Internationale WasserforschungsAllianz Sachsen

Klimaänderungen

Einleitung

Die Hauptstadt Brasília kann nach der Klimaklassifikation nach Köppen in die Klimazone des tropischen Savannenklimas (Aw) eingeordnet werden. Es existieren sehr gut ausgeprägte Jahreszeiten mit trockenen, kühlen Wintern und warmen, feuchten Sommern. Die durchschnittliche Temperatur beträgt 20,5°C. Die Trockenzeit dauert von Ende März bis Ende September (teilweise Niederschläge im Juli möglich), dabei fällt die durchschnittliche Luftfeuchtigkeit mittags unter 20%. Die Wasserverfügbarkeit im Hauptstadtbezirk (Distrito Federal) ist direkt abhängig von der jährlichen Regenzeit (Oktober bis April); aus diesem Grund kann jede Veränderung in der Verteilung der Niederschläge das Wasserversorgungssystem stark beeinflussen.

Notwendige Anpassungen an die Auswirkungen des Bevölkerungswachstums, der Landnutzung und des Klimawandels sind eine große Herausforderung für die Hauptstadt Brasiliens und einer der Schwerpunkte, die im Rahmen von IWAS/Água-DF bearbeitet werden. Die Aufgabe der Arbeitsgruppe I – Klimawandel – ist es, wichtige Klimamuster in Mittelbrasilien zu untersuchen sowie Klimaszenarien für die angemessene Bewirtschaftung der Wasserressourcen des Distrito Federal zu entwickeln. Dies erfolgt unter Berücksichtigung der konzeptionellen Idee der IWAS Toolbox und dem Datenbedarf anderer Arbeitsgruppen (z.B. Hydrologischer Kreislauf und Sedimentation).

Aktuell bilden globale Klimamodelle (general circulation model – GCM) die einzige Möglichkeit, das Verhalten eines Klimasystems mit erhöhten anthropogenen Aktivitäten (z.B. Landnutzungsänderungen, veränderte Treibhausgaskonzentrationen) zu simulieren. Für das integrierte Wasserressourcen-Management sind Informationen über den Klimawandel auf einer räumlich höher aufgelösten Skala als die globaler Modelle erforderlich. Um genauere regionale Klimainformationen zu erhalten, werden Regionalisierungstechniken (oder „spatial-Downscaling“) angewandt .

Unter diesen Voraussetzungen wird erstens das Klima für den Hauptstadtbezirk durch die Ermittlung signifikanter Trends der letzten Jahrzehnte bewertet und zweitens geeignete regionale Klimaszenarien aus GCM unter Anwendung von adäquaten downscaling Methoden (dynamisch und statistisch) entwickelt.

Ziele

• Bewertung der aufgezeichneten Klimadaten und Identifikation von Trends der letzten Jahrzehnte;
• Regionalisierung von Klimaszenarien mit dynamischen und statistischen downscaling Methoden;
• Vergleich der Ergebnisse der dynamischen und statistischen Regionalisierung in Bezug auf die Zuverlässigkeit der Vorhersage für die Region;
• Bereitstellung der regionalen Klimaszenarien für die anderen Arbeitsgruppen (z.B. WG3 – Hydrologischer Kreislauf und WG4 – Sedimentation) und die IWAS Toolbox;
• Bereitstellung einer abschließenden Dokumentation inklusive der Beurteilung der Anfälligkeiten und die Abschätzung weiterer Anpassung der verwendeten Methoden.

Methoden / Daten

Vor der Berechnung der zukünftigen Klimaszenarien ist es wichtig die klimatologischen Daten aufzuarbeiten. Damit wird eine Grundlage für die Beurteilung der künftigen Auswirkungen des Klimawandels geschaffen. Diese Basisdaten sind als Bezugsjahr und für die Kalibrierung und Validierung des downscaling Verfahrens erforderlich. Weiterhin können Veränderungen der klimatischen Bedingungen und die Variabilität durch Änderungen der Treibhausgasemission vor allem aus globalen Klimamodellen abgeleitet werden. Schließlich sind Klimaszenarien durch die Kombination von modellbasierten Veränderungen des Klimas anhand der klimatischen Basisdaten zu erstellen (siehe Abbildung 1).

Abbildung 1: Allgemeine Schritte für die Entwicklung von Klimaszenarien.

Basisdaten:

Die zur Verfügung stehenden klimatologischen Daten stammen vom Nationalen Institut für Meteorologie – (Instituto Nacional de Meteorologia – INMET) und der Nationalen Wasserbehörde (Agência Nacional de Águas – ANA) und umfassen zirka 50 Stationen (siehe Abbildung 2). Die Daten wurden anhand von Standardkriterien auf mögliche Lücken überprüft (siehe Abbildung 3). Um das Problem der begrenzten und unregelmäßigen meteorologischen Beobachtungen zu bewältigen, müssen die Basisdaten auf eine höhere räumliche Auflösung verbessert werden. Rasterdatensätze der Climate Research Unit (CRU) und des National Centers for Environmental Predictions (NCEP) werden hierfür eingesetzt.

Abbildung 2: Verteilung der Niederschlagsmesser und Wetterstationen im Distrito Federal.

Abbildung 3: Verteilung der Messreihe und Lücken als wichtige Kriterien für die Auswahl der Basisdaten.

Klimawandelszenarien/Modelle:

In Vorarbeiten wurden Publikationen recherchiert, die einen Überblick über den Vergleich von GCM und aktuellen Simulationen mit gemessenen Daten in Südamerika geben. Durch die Aufarbeitung der Literatur ist zu schlussfolgern, dass die Modelle ECHAM5/MPI OM, Miroc 3,2 HiRes und MedRes die Niederschlags- und Temperaturmuster in zentral Brasilien am ehesten der Realität entsprechend wiedergeben. Die Auswahl ist eine Kombination von vier Kriterien, mit Schwerpunkt auf die am besten validierten und repräsentierten Modelle. Details der Modelle sind in Tabelle 1 beschrieben.

Tabelle 1: Liste der Global Climate Models, die wahrscheinlich in der aktuellen Arbeit verwendet werden.

Projektionen werden mit einer Reichweite bis zum Jahr 2050 entwickelt und beruhen auf pessimistischen (A1), mäßigen (A1B) und optimistischen (B2) Szenarien des IPCC und SRES.

Regionalisierung und Klimaszenarien:

Um den Klimawandel auf der Ebene Flusseinzugsgebiete untersuchen zu können, müssen die Ergebnisse der GCM auf eine räumlich höher aufgelöste Skala regionalisiert werden. Hierfür stehen verschiedene Techniken z.B. statistisches oder dynamisches Downscaling zur Verfügung. Statistisches Downscaling verknüpft mit Hilfe unterschiedlicher Berechnungsverfahren (z.B. lineare Regression) die Variationen des Globalen Klimas mit den Variationen des regionalen Klimas.
Beim Dynamischen Downscaling werden mit Hilfe numerischer Modelle dynamische regionale Klimamodelle mit viel Detailinformation aus der Region und ihrer Umgebung in die globalen Modelle eingebettet. Die Klimaszenarien werden anschließend durch die Differenz von Basisdaten und regionalisierten Klimawandelszenarien berechnet.

Beteiligte Arbeitsgruppen

• Prof. C. Bernhofer, Technische Universität Dresden (TUD), Fachrichtung Wasserwesen, Professur für Meteorologie;
• Dr. L. T. G. Fortes, Nationales Institut für Meteorologie (INMET)
• Dr. R. P. da Rocha, Universität von São Paulo (USP), Department Atmosphärische Wissenschaften