hans von storch klimaforscher spezialgebiet : küstenklima, also windstürme, sturmfluten, seegang,...
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Hans von Storch•Klimaforscher
•Spezialgebiet: Küstenklima, also Windstürme, Sturmfluten, Seegang, Nordsee, Nordatlantik
•Kooperation auch mit Sozialwissenschaftlern
•Direktor des Instituts für Küstenforschung des Helmholtz-Zentrums Geesthacht
•Mitglied des KlimaCampus „CliSAP“ Hamburg
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Klimamodelle
Hans von Storch, Ionstitut für Küstenforschung, Helmholtz-Zentrum
Geesthacht, undKlimaCampus „clisap“, Universität Hamburg
Germany
Tagung der Deutschen Gesellschaft für Humanökologie „Systemtheorien und Humanökologie“, Sommerhausen, 13. Mai 2011
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Hesses ModellkonzeptWirklichkeit und Model haben teilweise konsistente, teilweise widersprüchliche Eigenschaften. Bei weiteren Eigenschaften ist zunächst unklar, ob sie von Wirklichkeit und Model geteilt werden.
Die konsistenten Eigenschaften sind positive Analoga.Die widersprüchlichen Eigenschaften sind negative Analoga.Die „unbekannte“ Eigenschaften sind neutrale Analoga.
Validierung von Modellen ist die Feststellung der positiven und negativen Analoga.Anwendung von Modellen beruht auf der Annahme, daß neutrale Analoga tatsächlich positive Analoga sind.
Der konstruktive Teil von Modellen sind ihre neutralen Analoga.
Hesse, M.B., 1970: Models and analogies in science. University of Notre Dame Press, Notre
Dame 184 pp.
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Modelle sind
• • • kleiner als die Wirklichkeit (endliche Anzahl von Prozessen, verminderter Phasenraum) • • • einfacher als die Wirklichkeit (die Beschreibung der Prozesse ist vereinfacht) • • • abgeschlossen, die Wirklichkeit aber offen (die unendliche Anzahl von externen Einflüssen ist reduziert auf einige wenige.)
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•Nur ein beschränkter Bereich von räumlichen und
zeitlichen Größen- ordnungen wird berücksichtigt.
•Nur ein begrenzter Bereich von Parametern wird
zugelassen.
• Modelle beschreiben nur einen Teil der Wirklichkeit• Die Auswahl dieses Teils geschieht subjektiv. Bestimmte Prozesse werden vernachlässigt.
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Man kann zeigen, dass ein Modell konsistent ist mit den bisherigen Beobachtungen, d.h. mit dem derzeit bekannten Teil des Phasenraumes.
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Modelle können nicht verifiziert werden, d.h. es kann nicht positiv bewiesen werden, daß sie aus dem richtigen Grunde eine Beobachtung reproduzieren. Der Grund für diese Grenze ist die Offenheit der Wirklichkeit.
Die Übereinstimmung von modelliertem und beobachtetem Zustand kann die Güte des Modells widerspiegeln aber auch Ergebnis eines nicht dargestellten externen Einflusses in der Wirklichkeit sein.
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Modelle zur Reduktion komplexer Systeme
eignen sich zum Aufbau von:
“Verstehen”, d.h. Theorie
Hypothesen.
Solche Modelle sind minimal komplex.
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Modelle als Ersatzrealität
Dynamische, prozeß-basierte Modelle, in denen möglichst viele Prozesse berücksichtigt sind (maximal komplex)
Ersatzlabor – schafft die Möglichkeit des Experiments und der Prüfung von Hypothesen
Ableitung von SzenarienSensitivitätsanalysenDynamisch konsistente Interpretation und
Extrapolation von raum-zeitlich unvollständigen und unsicheren Beobachtungen (“Daten Assimilation”)
Vorhersagen von detaillierten Entwicklungen (z.B. Wettervorhersage)
Folie 13
Klimamodelle sind mathematische Modelle.Klimamodelle sind mathematische Modelle.
Sie nutzen fundamentale Gleichungen vom Erhalt von Masse, Impuls und Energie aus.
Dazu werden Differentialgleichungen mit Methoden der numerischen Mathematik „diskretisiert“ und auf leistungsstarken Rechnern implementiert.
Die aufgrund der begrenzten räumlich/zeitlichen Auflösung erforderlichen Schließungen kleinskaliger Prozesse wird mit halbempirischen „Parameterisierungen“ erreicht.
Folie 14 Components of the climate system. (Hasselmann, 1995)
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Atmosphäre
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Dynamische Prozesse in der Atmosphäre
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Dargestellte atmoshärische Prozesse in einem Klimamodell
Folie 18
Folie 19
Modell
Beobachtet
Klimazonen
Klassifikation nach Koeppen
Erich Roeckner, pers. Mitteilung
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Ergebnisse einer Umfrage unter Klimamodelleurenin 1996, 2003 and 2008
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2010
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Ausnutzung neutraler
Analoga
Folie 23
Roeckn
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n,
1993
No cirrus
Effect of black cirrus
Detailed parameterization
Latitude-height distribution of temperature (deg C)
Difference “black cirrus” - detailed parameterization
Difference “no cirrus” - detailed parameterization
Folie 24Cub
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m. Vergleich des
Temperaturanstieges seit 1850
Modellergebnissen vs. Beobachtungen
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Scenario A2
Scenario B2
Danmarks Meteorologiske Institut
Annual temperature changes [°C](2071–2100) –(1961–1990)
Szenarien
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Globale development(NCEP)
Dynamical DownscalingREMO or CLM
Simulation with barotropicmodel of Noth Sea
Empirical Downscaling
Pegel St.
Pauli
In Zusammenarbeit mit Ämtern, Behörden und Firmen
Eine Hierarchie von globalen, regionalen Klima-modellen, und Wirkungsmodellen beschreibt im Detail den veränderliche
Klimaeinfluss in der jüngeren Vergangenheit und in
möglichen Zukünften
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Wave Energy Flux [kW/m]
Currents Power [W/m2]
Some applications of- Ship design- Navigational safety- Offshore wind- Interpretation of measurements- Oils spill risk and chronic oil pollution- Ocean energy- Scenarios of storm surge conditions- Scenarios of future wave conditions
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Quasi-realistische Klimamodelle manifestieren in mathematischer Form das physikalische Wissen über das Klima. Sie berücksichtigen ein Maximum an Prozeßbeschreibungen und stellen die wesentlichen Aspekte des gegenwärtigen Klimas dar.
Sie sind geeignete Instrumente für „numerisches Experimentieren“.
Sie erzeugen nicht direkt „Verstehen“, schaffen aber wesentliche Voraussetzung für „Verstehen“.
Sie sind geeignet, gegenwärtige Veränderunen zu dokumentieren, und zukünftige Klimaänderungen aufgrund anthropogener Emissionen abzuschätzen.
Zusammenfassung “Modelle”Zusammenfassung “Modelle”
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