Regionale Klimamodelle

Regionale Klimamodelle werden genutzt, um die grobmaschigen Ergebnisse der Globalen Klimamodelle in einen kleinräumigen Maßstab zu überführen. Die räumliche Auflösung der Globalmodelle (> 100 x 100 km) ist meist zu grob, um Aussagen für einzelne Regionen zu treffen. Im Regionalen Klimamodell werden die Daten hochaufgelöst auf Rasterweiten von aktuell bis zu 7 x 7 km oder auf das Messnetz der Klimastationen heruntergerechnet. Hierbei werden je nach Modell lokale Besonderheiten wie Geländehöhen, Stauwirkungen an Erhebungen, Zugbahnen von Wetterlagen oder deren regional differenzierte Auswirkungen berücksichtigt. Die Ergebnisse der regionalen Klimamodelle bilden dann die Grundlage für weitergehende Betrachtungen in verschiedenen betroffenen Bereichen wie z.B. dem Wasserhaushalt unserer Fließgewässer.

Bei den regionalen Klimamodellen lassen sich prinzipiell zwei Herangehensweisen unterscheiden.

Schematische Kartendarstellung der Jahresmitteltemperatur in Bayern durch ein Globalmodell sowie je ein exemplarisches statistisches und dynamisches Modell Bild vergrössern Aus den Ergebnissen eines Globalmodells werden durch statistische und dynamische Regionalmodelle Informationen in feinerer räumlicher Auflösung abgeleitet ("regionalisiert"). Das Beispiel zeigt die Jahresmitteltemperatur

Statistische Modelle

Diese nutzen zur regionalen Abbildung des Klimas statistische Zusammenhänge zwischen großräumigen meteorologischen Mustern (z.B. Druck, Temperatur) und den Messdaten der vorhandenen Klimastationen. Dabei werden als zusätzliche Steuerungsgrößen vielfältige meteorologische Zusammenhänge berücksichtigt. Mit diesem Verfahren werden an den bestehenden Klimastationen aus den Ergebnissen der Globalmodelle Zeitreihen für zukünftige Zeiträume abgeleitet. Die erhaltenen Aussagen sind zunächst nur punktuell und werden bei Bedarf mit hoher Auflösung in die Fläche übertragen. Um aus den Ergebnissen an den Klimastationen neue Werte an anderen Orten zu berechnen, werden Annahmen getroffen. Diese hängen von bestimmten räumlichen Eigenschaften des Ortes ab, z.B. dem Abstand zu den nächstliegenden Klimastationen oder der Höhe über dem Meer. Die sich ergebende räumliche Information besitzt dadurch allerdings eine "Scheingenauigkeit", die nicht überinterpretiert werden darf.
Ein weiteres Merkmal der statistischen Modelle ist eine "Scheinplausibilität": Da sie auf Messdaten beruhen, geben die Simulationen die mittleren klimatischen Verhältnisse der Vergangenheit oft gut wieder. Andererseits nehmen die Unsicherheiten der Modellaussagen immer mehr zu, je weiter in die Zukunft gerechnet wird. Denn es ist nicht abzusehen, inwiefern die in der Vergangenheit gefundenen statistischen Zusammenhänge auch zukünftig fortbestehen.
In Deutschland verwendete statistische Modelle sind unter anderem WETTREG und STAR.

Dynamische Modelle

Die dynamischen Regionalen Klimamodelle sind ähnlich wie die Globalen Klimamodelle aufgebaut, sie beschreiben also physikalische Zusammenhänge der Atmosphäre und Landoberfläche, dies aber detailliert für den Ausschnitt einer Region. Prozesse, die für das globale Klima nicht relevant sind oder nicht modelliert werden können, können somit bei der regionalen Betrachtung berücksichtigt werden. Für das entsprechende Gebiet werden diese Regionalmodelle in das globale Klimamodell eingebettet, werden also von diesem "angetrieben". Die gängigsten dynamischen Regionalen Modelle für Deutschland (Bayern) sind REMO und CLM. Von diesen betrachtet das LfU gezielt ausgewählte Läufe für Bayern.

Die derzeit verwendeten Läufe für das Emissionsszenario A1B finden sich in der nachfolgenden Tabelle.

Bild der Tabelle Tabelle Klimaprojektionen

Aus methodischen Gründen eignen sich statistische Modelle vor allem zur Darstellung von Klimaprojektionen bis etwa zur Mitte dieses Jahrhunderts, darüber hinaus können sie nur noch orientierende Ergebnisse liefern. Dynamische Modelle sind dagegen auch für die Simulation der in ferner Zukunft ablaufenden Prozesse geeignet.