Projektstart: 01.01.2016

Laufzeit: 3 Jahre

Förderung: Bayerisches Staatsministerium für Umwelt und Verbraucherschutz (StMUV)

Leitung: Harald Kunstmann

Beteiligte Wissenschaftler: Michael Warscher, Sven Wagner, Manuel Lorenz, Florian Marshall (Universität Augsburg), Patrick Laux, Jakob Garvelmann, Gerhard Smiatek (KIT Campus Alpin – IMK-IFU)

Kooperationspartner:

        Ulrich Strasser, Sascha Bellaire, Universität Innsbruck

        Nationalparkverwaltung Berchtesgaden

Kurzbeschreibung

Für die regionale Abschätzung der Auswirkungen des Klimawandels sind hochaufgelöste regionale Klimasimulationen unverzichtbar. Dies gilt vor allem für komplexe, klimasensitive Regionen wie den Alpenraum und für die Abschätzung von zukünftig erwarteten Änderungen im Wasserhaushalt und deren Auswirkungen auf Ökosysteme. Für den neuen IPCC Bericht (AR5) wurden mit den aktuellen Modellgenerationen globale Szenarienläufe basierend auf verbesserten Emissionsabschätzungen (RCPs) durchgeführt. Diese sind wegen ihrer groben räumlichen Auflösung und ihrer teils großen gerichteten Fehler in der Reproduktion des Jetztzeitklimas jedoch nicht zur regionalen Klimaimpaktanalyse geeignet. Sie müssen räumlich verfeinert und mit statistischen Methoden korrigiert werden.

Das Projekt Bias II hat zum Ziel, neueste globale Klimaszenarien in sehr hoher räumlicher Auflösung (5-10 km) dynamisch zu regionalisieren und multivariate stochastische Biaskorrekturverfahren für alle relevanten hydrometeorologischen Variablen zu entwickeln. Niederschlag, Temperatur, Strahlung, Feuchte und Windgeschwindigkeit sollen möglichst 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, ermöglicht werden. Die Herausforderung für die Zielregion Nationalpark Berchtesgaden besteht hierbei in der komplexen Hydrogeologie, dem extrem steilen Gelände, den großen kleinräumigen 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.