BIAS2
Projektstart: 01.01.2016
Laufzeit: 3 Jahre
F?rderung: Bayerisches Staatsministerium für Umwelt und Verbraucherschutz (StMUV)
Leitung: Harald Kunstmann
Beteiligte Wissenschaftler: Michael Warscher, Sven Wagner, Manuel Lorenz, Florian Marshall (Universit?t Augsburg), Patrick Laux, Jakob Garvelmann, Gerhard Smiatek (KIT Campus Alpin – IMK-IFU)
Kooperationspartner:
??????? Ulrich Strasser, Sascha Bellaire, Universit?t Innsbruck
??????? Nationalparkverwaltung Berchtesgaden
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Kurzbeschreibung
Für die regionale Absch?tzung der Auswirkungen des Klimawandels sind hochaufgel?ste regionale Klimasimulationen unverzichtbar. Dies gilt vor allem für komplexe, klimasensitive Regionen wie den Alpenraum und für die Absch?tzung von zukünftig erwarteten ?nderungen im Wasserhaushalt und deren Auswirkungen auf ?kosysteme. Für den neuen IPCC Bericht (AR5) wurden mit den aktuellen Modellgenerationen globale Szenarienl?ufe basierend auf verbesserten Emissionsabsch?tzungen (RCPs) durchgeführt. Diese sind wegen ihrer groben r?umlichen Aufl?sung und ihrer teils gro?en gerichteten Fehler in der Reproduktion des Jetztzeitklimas jedoch nicht zur regionalen Klimaimpaktanalyse geeignet. Sie müssen r?umlich verfeinert und mit statistischen Methoden korrigiert werden.
Das Projekt Bias II hat zum Ziel, neueste globale Klimaszenarien in sehr hoher r?umlicher Aufl?sung (5-10 km) dynamisch zu regionalisieren und multivariate stochastische Biaskorrekturverfahren für alle relevanten hydrometeorologischen Variablen zu entwickeln. Niederschlag, Temperatur, Strahlung, Feuchte und Windgeschwindigkeit sollen m?glichst in physikalisch konsistenter Weise korrigiert werden. Zudem werden Schneedynamik und Transportprozesse im Untergrund mittels kombinierter hydrologischer Modell- und Prozessanalysen untersucht und in ein erweitertes hydrologisches Modell integriert, so dass robustere Klimaimpaktanalysen, insbesondere für Gebirgsregionen, erm?glicht werden. Die Herausforderung für die Zielregion Nationalpark Berchtesgaden besteht hierbei in der komplexen Hydrogeologie, dem extrem steilen Gel?nde, den gro?en kleinr?umigen Klimagradienten und der hohen Bedeutung der Schneedynamik für den Wasserhaushalt. Für die verbesserte Prozessmodellierung werden stabile Wasserisotope sowie neuentwickelte SnoMoS-Sensoren als innovative Validierungsmethoden eingesetzt.