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Leipziger Institut für Meteorologie - LIM
Daniel Hertel Meteorologisches Seminar WS 2011/12 1
Anwendung von ESCIMO für Thüringen
Projekte und Forschung zum Klimawandel in Thüringen
04. November 2014
Daniel Hertel
Daniel Hertel TLUG Klima Workshop 2014
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Inhalt
1. Einführung des Themas
1.1 Hydrologischer Zyklus
1.2 Messstationen
2. ESCIMO.spread (Strasser, 2010)
2.1 Kurze Darstellung des theoretischen Hintergrunds
2.2 Modellperformance
2.3 Ergebnisse
3. Ausblick
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1. Einführung des Themas
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Karte von Thüringen mit Messstationseintragungen (rot)
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2. ESCIMO.spread (Strasser, 2010)
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ESCIMO = Energy balance Snow Cover Integrated MOdel
1 – Schicht Prozessmodell
Q + H + E + M + A + B = Ql↓ + Ql↑ + Qs↓+ Qs↑
+ H + E + M + A + B = 0
H= sensibler Wärmefluss
E= latenter Wärmefluss
M= potenziell verfügbare
Schmelzenergie
A= advektive Energie
B= Bodenwärmefluss
Q = Strahlung = langwellige
Strahlungsbilanz + kurzwellige
Strahlungsbilanz
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2. ESCIMO.spread (Strasser, 2010)
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Q + H + E + M + A + B = Ql↓ + Ql↑ + Qs↓+ Qs↑
+ H + E + M + A + B = 0
SWE (Snow Water Equivalent): Das SWE einer
Schneedecke stellt die Höhe einer gedachten
Wassersäule über einer horizontalen Fläche an
einem Ort zu einem bestimmten
Beobachtungszeitraum dar (DIN 4049).
Modell Output:
SWE𝑖 mm = Schneehöhe hi cm × 10 × Schneedichte ρi[g cm3 ]
Model Input:
Lufttemperatur [K]
Relative Feuchte [%]
Windgeschwindigkeit [m/s]
Niederschlagsrate [mm/d]
Globalstrahlung [W/m²]
Einfallende langwellige
Strahlung [W/m²]
Stationsluftdruck [hPa]
Dampfdruck [hPa]
Breitengrad der Station [°] (Plattner, 2004)
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2. ESCIMO.spread (Strasser,2010)
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2. ESCIMO.spread (Strasser,2010)
Daniel Hertel TLUG Klima Workshop 2014
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2. ESCIMO.spread (Strasser,2010)
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2. ESCIMO.spread (Strasser, 2010)
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Modell Performance (aus: Strasser, 2010)
Bestimmtheitsmaß aus
Regression
Index of Agreement
Nash-Sutcliffe model
efficiency
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2. ESCIMO.spread (Strasser, 2010)
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Modell Output
0
125
250
Snow
wate
r equiv
ale
nt
(mm
)
Snow water equivalent
Observed Modelled
Datum
Wasserkuppe
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2. ESCIMO.spread (Strasser, 2010)
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Modell Output
Datum
Nash-Suttclife model
efficiency: NSME = 0.87
Coefficient of
determination: R2 = 0.87
Index of agreement: IA = 0.97
Wasserkuppe
0.00
20.00
40.00
60.00
80.00
100.00
120.00
140.00
0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 120.00 140.00 160.00
Pre
dic
ted S
WE
(m
m)
Observed SWE (mm)
Observed SWE (mm)
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2. ESCIMO.spread (Strasser, 2010)
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Modell Output
Quelle: IMPAKT Publikation (2013)
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2. ESCIMO.spread (Strasser, 2010)
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Modell Output
Emissionsszenarien (Thüringen)
A1B
Temperatur:
Sommer: +4°C
Winter: +3.7°C
Niederschlag:
Sommer: -12.5%
Winter: +17%
B1
Temperatur:
Sommer: +1.7°C
Winter: +3.2°C
Niederschlag:
Sommer: -15%
Winter: +15%
aus: IMPAKT
Publikation;
Stand: 2013
aus: Publikationen des
Umweltbundesamtes;
Stand: 2007
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2. ESCIMO.spread (Strasser, 2010)
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Modell Output
0
125
Snow
wate
r equiv
ale
nt
(mm
)
Snow water equivalent
Modelled
Datum
Szenario A1B Wasserkuppe
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2. ESCIMO.spread (Strasser, 2010)
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Modell Output
Szenario B1 Wasserkuppe
0
125
Snow
wate
r equiv
ale
nt
(mm
)
Snow water equivalent
Modelled
Datum
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2. ESCIMO.spread (Strasser, 2010)
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Modell Output
0
125
Snow
wate
r equiv
ale
nt
(mm
)
Snow water equivalent
Observed Modelled
Flughafen Erfurt-Weimar
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2. ESCIMO.spread (Strasser, 2010)
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Modell Output
Nash-Suttclife model
efficiency: NSME = 0.88
Coefficient of determination: R2 = 0.88
Index of agreement: IA = 0.97
0.00
10.00
20.00
30.00
40.00
50.00
60.00
0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00
Pre
dic
ted S
WE
(m
m)
Observed SWE (mm)
Observed SWE (mm) Flughafen Erfurt-Weimar
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2. ESCIMO.spread (Strasser, 2010)
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Modell Output
0
125
Snow
wate
r equiv
ale
nt
(mm
)
Snow water equivalent
Modelled
Flughafen Erfurt-Weimar Szenario A1B
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2. ESCIMO.spread (Strasser, 2010)
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Modell Output
0
125
Snow
wate
r equiv
ale
nt
(mm
)
Snow water equivalent
Modelled
Flughafen Erfurt-Weimar Szenario B1
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2. ESCIMO.spread (Strasser, 2010)
Daniel Hertel TLUG Klima Workshop 2014
Modell Output
0
125
250
Snow
wate
r equiv
ale
nt
(mm
)
Snow water equivalent
Observed Modelled
Neuhaus
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2. ESCIMO.spread (Strasser, 2010)
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Modell Output
Nash-Suttclife model
efficiency: NSME = 0.73
Coefficient of
determination: R2 = 0.76
Index of agreement: IA = 0.93
-50.00
0.00
50.00
100.00
150.00
200.00
250.00
0.00 50.00 100.00 150.00 200.00 250.00
Pre
dic
ted S
WE
(m
m)
Observed SWE (mm)
Observed SWE (mm)
Neuhaus
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3. Ausblick
Daniel Hertel TLUG Klima Workshop 2014
Anwendungsmöglichkeiten
Visualisierungstool für Tourismus
Schnelle Visualisierung von Auswirkungen des Klimawandels
auf die Schneebedeckung
Einfache Anwendung im Feldversuch per Notebook etc.
Untersuchung von Akkumulations – und Ablationsprozessen
während einer Wintersaison
Zu behebende Probleme:
• Besorgung von Stundenwerten
• Anpassung Tagesmittelwerte (Tagesgang Temperatur etc.)
• Berücksichtigung weiterer Einflussgrößen (Abschattung durch Vegetation,
Höhenkorrektur Strahlung usw.)
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3. Quellenverzeichnis
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DIN 4049 - 3: Hydrologie - Begriffe zur quantitativen Hydrologie
IMPAKT Publikation (2013): Integriertes Maßnahmenprogramm zur Anpassung an die Folgen
des Klimawandels im Freistaat Thüringen. Thüringer Ministerium für Landwirtschaft, Forsten,
Umwelt und Naturschutz
Plattner, C. (2004): Ableitung des Winterniederschlags in den Jahren 2002-2004 am
Vernagtferner aus Geländemessungen sowie flächendifferenzierte Betrachtung der
Schneeverteilung unter Verwendung und Erstellung von GIS Anwendungen. Diplomarbeit an
der Ludwig-Maximilians-Universität München.
Publikationen des Umweltbundesamtes(2007): Neuentwicklung von regional hochaufgelösten
Wetterlagen für Deutschland und Bereitstellung regionaler Klimaszenarios auf der Basis von
globalen Klimasimulationen mit dem Regionalisierungsmodell WETTREG auf der Basis von
globalen Klimasimulationen mit ECHAM 5/MPI-OM T63L31 2010 bis 2100 für die SRES
Szenarios B1, A1B und A2.
Strasser, U, T. Marke: ESCIMO.spread – a spreadsheet – based point snow surface energy
balance model to calculate hourly snow water equivalent and melt rates for historical and
changing climate conditions. Geosci. Model Dev., 3, 643-652, 2010
www.geosci-model-dev.net/3/643/2010/doi: 10.5194/gmd-3-643-2010