climXtreme

EIN FORSCHUNGSNETZWERK ZU KLIMAEXTREMEN UND KLIMAÄNDERUNGEN

News

Über Uns

Wir sind ein Netzwerk verschiedener Forschungseinrichtungen in Deutschland mit dem gemeinsamen Ziel, die Forschung zu Extremereignissen im Zusammenhang mit dem Klimawandel voranzutreiben. Mit dem Rahmenprogramm Forschung für nachhaltige Entwicklungen (FONA3) will das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) die Nachhaltigkeitsforschung in Deutschland unterstützen. Das Verständnis des Auftretens von extremen Wetter- und Klimaereignissen soll helfen, besser mit ihnen umzugehen. Was sind die dringenden Fragen?
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SCIENTISTS
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PROJECTS
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INSTITUTES
WHY...
How are dynamical processes affecting the intensity, frequency and spatial distribution of extreme events?
WHEN...
Are particular extreme events in the course of climate change already changing their characteristics?
WHAT...
What will be the impact of extreme events in the course of future climate change?

Unsere Aufgabe

Unsere Aufgabe ist es, die Bewertung von extremen Wetterereignissen und deren Veränderungen, Unsicherheiten und Auswirkungen in Mitteleuropa sowohl in der Vergangenheit als auch in den kommenden Jahrzehnten zu verbessern. Wir konzentrieren uns insbesondere auf die Gefahrentypen Hitzewellen, Dürren, Starkniederschläge, einschließlich Hagel, und Stürme. Denn dies wirft eine Vielzahl von Forschungsfragen auf, wie werden wir sie angehen? Das gesamte Projekt ist in vier Module unterteilt, die ein gut vernetztes Forschungsnetzwerk bilden.

Ein Forschungsnetzwerk

ZUR STÄRKUNG DER ZUSAMMENARBEIT BEI KLIMAWANDEL UND EXTREMEREIGNISSEN

Das übergeordnete Ziel von Modul A besteht darin, das Verständnis der großräumigen Wechselwirkungen und Verbindungen zwischen der atmosphärischen Zirkulation, ihrer natürlichen Variabilität und den daraus resultierenden Extremereignissen deutlich zu verbessern. Dies umfasst die Identifizierung großräumiger atmosphärischer Muster, die mit den extremen Wetterereignissen in Verbindung stehen, und die Klärung der Frage, ob diese großräumigen Merkmale mit den Veränderungen in der planetarischen Zirkulation und der ermittelten Dynamik vereinbar sind. Diese Analyse ist für eine robuste Schätzung künftiger Veränderungen erforderlich.

Modul B zielt auf die Erkennung und Klassifizierung von extremen Wetterereignissen unter vergangenen und zukünftigen Klimaänderungen ab. Mit statistischen Ansätzen werden die veränderte Intensität und Häufigkeit für klar definierte räumlich-zeitliche Skalen, die zusammen mit Modul A abgeleitet oder durch die Auswirkungen aus Modul C definiert werden, bewertet. Darüber hinaus wird untersucht, inwieweit vom Menschen verursachte Veränderungen in der Statistik der Extremereignisse eine Rolle spielen. Dazu gehören verschiedene Extremindizes, die statistische Signifikanz von Veränderungen, der Einfluss großräumiger Anomalien sowie fortgeschrittene Erkennungs- und Zuordnungsmethoden.

Modul C konzentriert sich auf Extremereignisse, die Auswirkungen auf sozioökonomische Systeme haben. Das bedeutet, dass nicht nur ein lokaler Extremwert eines meteorologischen Parameters von Interesse ist, sondern die Kombination spezifischer Umweltmerkmale, die ihn auswirkungsrelevant machen. Dazu können die räumliche Ausdehnung von Extremen, nichtlineare Abhängigkeiten, die Kombination von meteorologischen Parametern, so genannte !Verbundereignisse!, der Einfluss nichtklimatischer menschlicher Faktoren oder Anfälligkeit und Exposition gehören.

Das übergeordnete Ziel von Modul D ist die Unterstützung der wissenschaftlichen Aktivitäten in den Modulen A, B und C durch die Koordination der Modellierungs-, Daten- und Softwaremanagementaktivitäten. Darüber hinaus umfassen die Arbeiten innerhalb des Moduls D auch die Entwicklung eines gemeinsamen zentralen Auswertungssystems, die Bereitstellung und Auswertung grundlegender Datensätze für die Bewertung von Klimaextremereignissen sowie eine Infrastruktur für die climXtreme-Forschungsgemeinschaft, die auf den Errungenschaften früherer BMBF-Programme basiert.

Projects

Module A
A1: SEVERE (Scale Dependent Process Representation)
Scale Dependent Process Representation and Sensitivity Analysis for Most Extreme Events
The project SEVERE investigates the physics, processes and scale dependency of very extreme precipitation events. Very extreme precipitation events with very long return periods (e.g. 100 years) can potentially cause large damages, especially when followed by regional or large scale flooding. This is crucial in a warming climate since atmospheric physics shows that warmer air contains more water than colder air (as described in the Clausius-Clapeyron equation). Hence a larger water content in the air masses brings an increased potential for precipitation extremes. However, this effect is not the only factor since the future development depends as well on the large and regional scale evaporation, atmospheric stability conditions
and large-dynamics dynamics. The period, for which reliable observations exist (~ 50 years), is too short to derive robust estimates on longer time-scales. Therefore, SEVERE will use the data from existing large ensembles of regional climate simulations from German and International projects (MiKlip, CMIP-5/6, CORDEX). The project is structured into three phases: i) The characterization of intensity, extension and duration of observed extreme precipitation events over Europe with respect to their temporal and spatial distribution. ii) Evaluation of the potential of climate simulations to reproduce the relevant features of extreme precipitation as well as the large and
regional scale processes. iii) The results will then be applied to the existing large ensembles of climate simulations to identify a sufficient number of very extreme precipitation events.
Website: SEVERE
Institution: Karlsruhe Institute of Technology
Contact: Hendrik Feldmann, Alberto Caldas-Alvarez
Module C
C1: C00 (Coordination, Index Clustering)
Module C coordination and index clustering
The project aims to build and continuously expand an integrated database on damaging weatherconditions on the basis of past and recent observational datasets (reanalysis data) as well as recent and future climate model projections. This starts from well-established extreme indices and integrating novel extreme indices through collaboration with the other projects from Module C focusing on impacts of multiple hazards considered in Module C. The project COO coordinates Module C and will integrate individual Module C work package results to build the database for damaging weather conditions in central Europe. As a key scientific question, the project will address clustering of damaging weather events which are particularly relevant in the (re)insurance context since clustering of damaging events can have severe economic implications.
Website: COO
Institution: Freie Universität Berlin
Contact: Uwe Ulbrich, Jens Grieger
Module B
B1.1: COORD (Coordination, Detection/Attribution)
Module Coordination and Advanced Detection/Attribution Studies
This project concentrates upon two major lines of tasks. First, the coordination of ClimXtreme in concert with the coordinators of Module A, C and D together with the coordination of the sixteen subprojects within Module B. Scientifically, B1.1 will contribute to the advanced methods of detection and attribution of climate change by anthropogenic influences using a Bayes statistical approach. The methods will include a single event attribution based on an explicit Bayesian likelihood modelling for observed heatwave and wind storm cases given the factual and counterfactual scenario. The data basis will be given by the MiKliP decadal prediction system which can be combined into a 75 member lagged ensemble for about 50 years. Additionally, a set of simulation data will come from the long term (1880 – 2010) historical full forcing, historical natural forcing and historical anthropogenic CMIP5 simulations besides the preindustrial control run to compare different factual scenario (historic full forcing, historic anthropogenic) with different counterfactual (preindustrial control, historic natural) simulations in the Bayesian sense. Observations will be taken from station data and the regional reanalyses REA6.
Website: COORD
Institution: University of Bonn
Contact: Andreas Hense, Ieda Pscheidt, Christian Ohlwein
Module D
D1: CoDax (Data Management)
Coordination of Data Management in ClimXtreme
To support the scientific activities in ClimXtreme, module D takes over the coordination of software and data management. The priority of the data-related work in CoDaX is to support the ClimXtreme partners in the evaluation and application of new data products by providing and integrating them into a central evaluation system. One highly relevant data source are ground-based meteorological observations for analyzing the extremes of the last decades, especially when looking at centennial time scales. Second, for the assessment of regional extremes in Europe and Germany regional reanalyses have come up as opportunity for a detailed analysis of extreme events. Besides, several gridded data sets as well as global products are considered and will be made available to all ClimXtreme members. In addition to provision and integration, the development of methods for the evaluation and assessment of the data sets with regard to extreme events will be part of CoDax as well. CoDaX will support ClimXtreme by identifying relevant definitions of extreme events and testing the suitability of the station data and reanalysis data for the analysis of extremes based on these definitions.
Website: CoDaX
Institution: Deutscher Wetterdienst
Contact: Frank Kaspar, Deborah Niermann