Projektstart: 01.10.2021

Laufzeit: 1 Jahr

Förderung: Bayerisches Staatsministerium für Umwelt und Verbraucherschutz 

Leitung: Prof. Dr. Harald Kunstmann

Beteiligte Wissenschaftler: M.Sc. Jan N. Weber

Kooperationspartner:

Prof. Dr.-Ing. Markus Disse, M.Sc. Lucas Alcamo, Dipl.-Geoökol. Michael Tarantik, TU München, LS Hydrologie und Flussgebietsmanagement

Kurzbeschreibung

Die Sommer 2018 und 2019 haben als besonders trockene und gleichzeitig besonders heiße Monate die Vegetation in Franken und im Steigerwald im Besonderen unter hohen Stress gesetzt. Als Folge des Klimawandels werden solche Extremsommer in Zukunft häufiger und intensiver auftreten, sodass dringend eine bessere Strategie zur Adaption und Mitigation von langen Trockenperioden und Dürren erarbeitet werden muss. Dieses Projekt soll ein Puzzleteil dieser Herangehensweise sein.

STUDIO ist ein gemeinsames Projekt der Universität Augsburg und der TU München. In Säule 1 des Projekts analysiert die Universität Augsburg unter der Leitung von Professor Harald Kunstmann Saisonale Vorhersagen auf ihre Performance in Franken. Darüber hinaus werden die Vorhersagen mit mathematischen Methoden wie statistischem Downscaling und Bias-Korrekturen verbessert und darauf aufbauend ein Prototyp zur Darstellung entwickelt. Mithilfe dieser Vorhersagen sind deutlich verbesserte Aussagen über die Witterung der nächsten 40 Tage bis sieben Monate möglich.

In Säule 2 des Projekts erforscht die Technische Universität München unter der Leitung von Prof. Markus Disse die Effizienz von dezentralen Kleinrückhalten in bewaldeten Gebieten. Diese Kleinrückhalte könnten eine entscheidende Rolle bei der Speicherung von Niederschlagswasser und der Anreicherung von Bodenfeuchte spielen und somit maßgeblich zur Stärkung der Resilienz von Wäldern gegenüber Dürren beitragen. Dafür wurden Messstationen vor Ort im Steigerwald aufgebaut, welche weiterhin von LIDAR-Messungen und modellgestützten Auswertungen unterstützt werden.

Säule 1:

Die Ziele dieses Teils des Projektes sind:

• Downscaling und Bias-Korrektur der Vorhersagen
• Evaluation der korrigierten Vorhersagen
• Berechnung von Dürreindikatoren
• Erstellung eines Prototyps zur Operationalisierung eines Vorhersageproduktes

Der Projektteil der Universität Augsburg fokussiert sich auf die Evaluation von Saisonalen Vorhersagen für Franken und deren Darstellung. Das Ziel ist die Erstellung eines Prototyps zur Operationalisierung eines Vorhersageproduktes, das bis zu sieben Monate in die Zukunft reicht und verlässlichere Werte als eine rein klimatologische Vorhersage liefert. Die dadurch entstehenden Vorhersagen sowie Hindcast-Daten können für die Hydrologischen Modelle von Säule 2 als Antrieb genutzt werden. Als Vorhersagemodell wird das SEAS5-Modell des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (EZMW) genutzt. Die Referenz bilden die E-OBS-Daten des European Climate Assessment & Dataset (ECA&D)-Projekts. Um eine möglichst große Datenmenge zu erreichen, werden die Jahre 1981–2020 betrachtet.

Die rohen SEAS5-Daten sind mit 25 km Auflösung relativ grob und besitzen sowohl eine systematische Abweichung (Bias) wie auch ein Tendieren in eine bestimmte Richtung mit steigender Vorhersagedauer (Model Drift). Ohne eine Korrektur sind die Daten nicht verlässlich, deswegen müssen sie in mehreren Schritten aufgearbeitet werden. Dadurch wird die Auflösung über sechsmal höher und der Bias wird entfernt.

Aufgrund des Klimawandels nehmen ausgeprägte Dürreperioden gerade in Franken zu. Diese Trockenperioden sind am verheerendsten, wenn neben einer Wasserknappheit gleichzeitig auch außergewöhnlich heiße Temperaturen auftreten, sog. Compound-Events. Über die vom EZMW gelieferten Variablen hinaus werden deswegen Dürreindikatoren wie zum Beispiel der Standardized Precipitation Evaporation Index (SPEI) oder der Palmer Drought Severity Index (PDSI) berechnet.

Um die von uns korrigierten und evaluierten Vorhersagen darzustellen, soll der Prototyp eines Visualisierungstools geschaffen werden. Dieser könnte zum Beispiel aussehen wie die untere Abbildung, in welcher die Terzilvorhersage eines Monats dargestellt ist. Je dunkler die Farbe, desto wahrscheinlicher ist, dass die Vorhersage eintritt. In diesem Beispiel sieht man etwa eine für Mittel- und Norddeutschland feuchte Vorhersage, gepaart mit wahrscheinlich eher niedrigen Maximaltemperaturen als üblich.

Säule 2:

Für genauere Informationen zur zweiten Säule des STUDIO-Projektes verweisen wir gerne auf die Website unserer Kollegen der TU München:

https://www.cee.ed.tum.de/hydrologie/forschung/laufende-projekte/studio/

Die Erarbeitung dieses Projektes findet in enger Zusammenarbeit mit lokalen Interessensgruppen statt, wie zum Beispiel der Forstverwaltung und dem Steigerwald-Zentrum. Die Erkenntnisse werden im Anschluss für mögliche Entscheidungsträger verfügbar gemacht.