Zur Skalenfrage - Oeschger Centre for Climate Change Research

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Zur Skalenfrage - Oeschger Centre for Climate Change Research

AG HYDMOD Bern, 27. - 30. April 2011

Sensivitäten in Raum und Zeit:

Wie aussagekräftig sind aktuelle

hydrologische Projektionen?

Ulrich Strasser

Institut für Geographie und Raumforschung

Universität Graz

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Prolog

• Aussagekraft: Es gibt viele verschiedene Zukünfte

• In diesen Zukünften kann man nicht messen, daher auch nicht

kalibrieren

• Und: Kalibration inkludiert alles, was wir nicht verstehen (und ist

stets ort- und zeitabhängig)

• Für Szenarien-Fähigkeit braucht es nicht optimale Reproduktion,

sondern (v.a. hydrologisch) Prozessverständnis, das plausible

Ergebnisse liefert. Daher:

Ziel ist nicht eine Prognose, sondern Lernen, wie die (v.a. für die

Gesellschaft) relevanten Prozesse im System funktionieren, und

damit die Konsequenzen verschiedenen menschlichen Handelns

auf die Umwelt sowie möglichst nachhaltige Handlungs-Optionen

entwickeln

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Inhalt

• Hydromythologie

Zur Skalenfrage

• Prozesse

• Komplexitäten

• Modellierte Eingabedaten für Szenarien

• Ausblick: Partizipation & Integration

• Projektbeispiele aus A, D und CH

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Science or Mythology?

• Conceptual

models accept

mythology and

“calibrate” to

live with it

• Physically

based models

must reject

mythology and

accept scientific

advances

J. Pomeroy, EGU 2011

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Hydromythology

Older concepts that have been dismissed by scientific

investigation but persist in hydrological models:

– Radiation is impossible to estimate

• Evapotranspiration can be estimated by temperature and wind functions

• Temperature index melt of snow and soil thaw

– Snowfall determines snow available for melt

• Sublimation = 0

• Snowfall gauge correction = snow redistribution loss

– Soils can be represented as uniform porous media and subjected to

clever mathematical manipulations

• Macropores = 0

• Green-Ampt or Richard’s Eq. can work “as is”

– All land surfaces drain freely to streams with quick flow at overland

flow velocities

• Hortonian overland flow

• Contributing area = 100%

– Frozen soils behave like unfrozen soils

• Calibration of unfrozen soil infiltration for frozen conditions

J. Pomeroy, EGU 2011

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Hydromythology can be fought

The perils of calibration

J. Pomeroy, EGU 2011

Victory of understanding over myth

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Physically based modelling

• Modelling using our understanding of hydrological processes

is scientifically satisfying.

• Multi-scale modelling, field studies and remote sensing can be

used for finding appropriate model structure and parameters.

• Appropriate parameterisations help diminish

“hydromythodologies”.

• Failures of uncalibrated modelling are instructive.

What are the limits to prediction of the physically based

approach?

J. Pomeroy, EGU 2011

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Limits der Modellierung ...

Einige Prozesse gelten als gut verstanden und können mit

numerischen Modellen recht genau abgebildet werden, z.B.:

• die einfallende Sonnenstrahlung an einem Hang

• evtl. entstehende Schatten an einem Hang

Andere natürliche Prozesse unserer Umwelt sind ausgesprochen

komplex und gar nicht so leicht in eine Modellvorstellung zu

übersetzen, z.B.:

• das Herabfallen eines Blattes

• die Bildung einer Gewitterzelle

• die Entstehung einer Hochwasserwelle

• der Abgang einer Lawine

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Strahlung

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Zur Skalenfrage

TERRA-ASTER

26. Mai 2005

30 m Auflösung

R: 5

G: 4

B: 2

Modellgitter:

1 km Auflösung

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Zur Skalenfrage

Abflussbildung

Schneeverteilung

t

Abflussbildung

Schneeverteilung

t

Abflussbildung

Schneeverteilung

t

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Zur Skalenfrage

!?

Höhengrenze der Schneeschmelze

… und was lehrt uns die Beobachtung?

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Zur Skalenfrage

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Zur Skalenfrage

!?

Höhengrenze der Schneeschmelze

• Laterale Prozesse

• Wichtig bei langfristigen (Szenarien-) Simulationen

• Voraussetzung für Modellierung der Gletscher

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Wind-induzierter Schneetransport („Triebschnee“)

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Schneerutsche

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Scnneerutsche

Transport

Deposition

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Validierung

Legende

270304m

SWE Wert

Hoch : 4.000000

Niedrig : 0.000000

Left : TERRA ASTER, May 26 2005, 10:00 UTC

Right : AMUNDSEN, May 26 2005, 12:00 MESZ

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Komplexe Prozesse

Ursachen für Komplexität,

die die Modellbildung

erschwert, sind v.a.

1. Nichtlinearitäten

2. Schwellenwerte

3. Rückkopplungen

4. Skalensprünge

ICESat: Elevation change 2003-2006 (NASA)

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Nicht-Linearität und Schwellenwert

Wie wurde vor 6000 Jahren aus

der feuchten Sahara eine Wüste?

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Nicht-Linearität und Schwellenwert

• Verringerung der

Sonnenstrahlung in den

letzten Jahrtausenden

(Erdbahnschwankung)

• Abnahme des

Niederschlages bis 460 W/m²

nur gering, dann aber stark

(nichtlinearer Effekt)

• Der Vegetations-

Bedeckungsgrad reagiert bis

etwa 0.8 mm/d nur gering,

dann aber abrupt: ab 0.6

mm/d kann keine Vegetation

mehr existieren

(Schwellenwert-Effekt)

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Rückkopplungen

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Modellierte Eingabedaten

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Modellierte Eingabedaten

(nach IPCC 2004)

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Modellierte Eingabedaten

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Modellierte Eingabedaten

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Für alle Perioden der Zukunft

Modellierte Eingabedaten

Schritt 1: statistische Analyse von

gemessenen P/T für jede Periode

Ergebnis (für jede gemessene

Periode): Mittelwerte und Abhängigkeit

von P und T

Schritt 2 (für jede Zukunftsperiode):

Erzeugung einer Temperatur aus der

Statistik incl. pseudo-zufälliger

Abweichung und trend shift

Schritt 3 (für jede Zukunftsperiode):

Erzeugung des Niederschlages incl.

pseudo-zufälliger Abweichung und

trend shift

Schritt 4: Suche nach der gemessenen

Periode mit der ähnlichsten P/T -

Kombination (nearest neighbour)

Schritt 5: Anhängen der gefundenen

Periode zum zukünftigen

meteorologischen Datensatz hinzu

(P, T, H, W, R,...)

→ zukünftige meteorologische Datenreihe

mit vorgegebenem P/T - trend

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Szenario – Referenz

IPCC A1B (+1.5°C und 10% d. Niederschläge S → W bis 2050)

Schneetage

Schneeschmelze

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Prozess-Skala vs Modellskala

50 m

1000 m

Change of snow days (%)

Change of snow days

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Theoretischer Background

Wert

support

extent

spacing

Länge

Definition des Skalen-Tripletts support,

spacing und extent (nach Blöschl und

Sivapalan (1995))

Mögliche Abweichungen zwischen der Modellund

der Prozessskala am Beispiel

des Skalen-Tripletts

(aus: Grayson & Blöschl, 2000)

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Konkrekt: Zukunft der alpinen Abflüsse?

• „Glaciers in the Himalaya are receding faster than in any other part

of the world and, if the present rate continues, the likelihood of

them disappearing by the year 2035 and perhaps sooner is very

high if the Earth keeps warming at the current rate … „ (4th AR,

WG2, S. 493)

• „Glaciers [.. in the Alps ..] will experience a substantial retreat

during the 21st century ... Small glaciers will disappear, while larger

glaciers will suffer a volume reduction between 30% and 70% by

2050 …“ (4th AR, WG2, S. 551)

• „It is likely that glacier retreat will initially enhance summer flow in

the rivers of the Alps; however, as glaciers shrink, summer flow is

likely to be significantly reduced …, by up to 50% ... “ (4th AR,

WG2, S. 551)

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Zukunft der alpinen Abflüsse: Konkret?

Zukünftiger Anteil von Eisschmelze im Gerinneabfluß?

? ? ?

2000 2050

2100

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Ausblick: Partizipation, z.B. im Projekt CC-Snow

• Wann kann effizient Schnee produziert werden

(wet temperature)?

• Wo ist der Kosten/Nutzen turnover von zusätzlicher Infrastruktur?

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Ausblick: Integration, z.B. im Projekt CC-Snow

Future natural snow

conditions and

snowmaking hours

Climate change signal

Future artificial snow

production, water and

energy consumption

Common

development of

management

strategies/scenarios

Cost-benefit analysis

of future artificial

snow production

Effects on regional

winter tourism

structure

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Beispiel A: ACRP

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Beispiel D: Projekt GLOWA-Danube

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Beispiel D: Projekt GLOWA-Danube

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Beispiel CH: NFP 61

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Take-home messages

• Prozessverständnis schafft Szenarienfähigkeit, und

Übertragbarkeit

• Fehler helfen uns beim Lernen

• Es geht wohl mehr um Optionen (als um Lösungen)

• Echte Partizipation beginnt vor dem Projekt, nämlich beim

Definieren der Fragestellungen

• Herausforderungen integrativer Zukunfts-Forschung:

• sie erfordert große Projekte

• sie erfordert kundige Gutachter

• sie birgt ein Risiko für die beteiligten Wissenschaftler

(wiss. Qualifikation; sektorale Forschung muss einhergehen)

Für die Geographie ist integrative Szenarien-Entwicklung aber

eine große Chance!

Ulrich Strasser AG HYDMOD Bern, 27. - 30. April 2011 41


Vielen Dank für die

Aufmerksamkeit!

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