Tagungsband des 12. Österreichischen Klimatags Klima, Klimawandel, Auswirkungen und Anpassung in Österreich 21. und 22. September 2011 Veranstalter: Klimaforschungsinitiative AustroClim und Klima- und Energiefonds gemeinsam mit: Universität für Bodenkultur Wien und Climate Change Centre Austria
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The evolution of storminess since 1880 along Canada's … · zwischen Klimawandel, Energie aus Wasserkraft und Ökologie V40: P. Mayrhofer „PlaneteGES“ - Programm zur Berechnung
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Tagungsband
des
12. Österreichischen Klimatags
Klima, Klimawandel, Auswirkungen und Anpassung in Österreich
21. und 22. September 2011
Veranstalter: Klimaforschungsinitiative AustroClim und
Klima- und Energiefonds
gemeinsam mit: Universität für Bodenkultur Wien und
Climate Change Centre Austria
12. Österreichischer Klimatag
vom Klima- und Energiefonds gefördert ii
Inhalt
Vorträge V01 I. Auer, J. Nemec, B. Chimani, K. Türk
HOMSTART - Der homogenisierte StartClim Datensatz - eine neue Datengrundlage für die Österreichische Klimaforschung
V02: M. Themeßl, A. Gobiet, G. Heinrich Error correction of regional climate models and its effect on climate change signal
V03: W. Loibl, H. Formayer, H. Truhetz, W. Schöner, I. Anders, A. Gobiet, G. Heinrich, I. Nadeem, A. Prein, I. Schicker, M. Suklitsch, J. Züger reclip:century - inside: scenario results and uncertainty ranges
V04: M. Zuvela-Aloise, J. Nemec, J. Oberzaucher, G. Weyss Stadtklimamodell für Wien - Validierung der Modellsimulationen
V05: P. Thalmann, M. Vielle, C. Gonseth, A.-K. Faust Adding climate impacts and adaptation possibilities to an economic computable general equilibrium model
V06: J. Köberl, A. Gobiet, G. Heinrich, A. Leuprecht, F. Prettenthaler, C. Töglhofer Impacts of climate variability and change on tourism in Austria
V07: P. Weihs, H.E. Rieder, J.E. Wagner, S. Simic, M. Dameris, E. Rozanov Prediction of future erythemal UV-radiation for Austria
V08: H.-P. Hutter, A. Arnberger, B. Allex, R. Eder, F. Kolland, A. Wanka, B. Blättner, M. Kundi, P. Wallner „In the Heat of the Night“: Wie ältere Menschen Hitze wahrnehmen und welche Maßnahmen sie setzen
V09: F. Pletterbauer, A. Melcher, S. Schmutz Future distribution of Salmo trutta in the Austrian part of the Danube basin based on a large scale species distribution model
V10: W. Haas, U. Weisz, I. Pallua Klimaanpassung in Österreich. Aktivitätsfeldübergreifende Aspekte von Handlungsempfehlungen
V11: Anja Bauer and Reinhard Steurer Governing adaptation to climate change: Regional adaptation partnerships in Canada and the UK
V12: C. Amann, W. Hüttler, W. Haas, I.Pallua, U. Weisz, M. Balas, H. Formayer Anpassung an den Klimawandel im Aktivitätsfeld „Bauen und Wohnen“ - Technische Herausforderungen und Instrumente
V13: E. Burger, M. Bruckner, J. Haslinger, S. Seebauer, A. Kufleitner, V. Kulmer How dirty is the last mile of groceries, textiles and electronic devices in Austrian?
V14: G. Kirchengast, S. Schweitzer, V. Proschek Benchmark der Klimazukunft: Mikrowellen- und Infrarotlaser-Okkultation zum Monitoring von Treibhausgasen und Klimawandel in der freien Atmosphäre
V15: B.C. Lackner, A.K. Steiner, G.C. Hegerl, G. Kirchengast Klimawandeldetektion in der freien Atmosphäre mit GPS Radio-Okkultation
V16: U. Foelsche, B. Scherllin-Pirscher, F. Ladstädter, A.K. Steiner, G. Kirchengast Konsistente Klimatologien der Atmosphäre mittels Radio-Okkultation
V17: G. Wohlfahrt, I. Bamberger, A. Hansel, A. Hammerle, A. Haslwanter, L. Hörtnagl Breathing of the biosphere – a decade of biosphere-atmosphere trace gas exchange research at the LTSER study site Meadow Neustift
12. Österreichischer Klimatag
vom Klima- und Energiefonds gefördert iii
V18: R. Jandl, F. Mutsch Die Veränderung des Kohlenstoffvorrates von österreichischen Waldböden - Ergebnisse von Simulationsläufen mit Yasso07
V19: R. Seidl Ist der Klimawandel schuld am Störungsanstieg in Waldökosystemen?
V20: H. Scheifinger, C. Matulla, M. Zuvela-Aloise, T. Schöngaßner Direct Attribution of the Anthropogenic climate signal to PHENological observations – DATAPHEN
V21: K. Hülber, S. Dullinger CATS – ein innovativer Ansatz zur Modellierung der Verbreitung von Pflanzenarten im Klimawandel
V22: C. Kettner, D. Kletzan-Slamanig, A. Köppl The EU Emission Trading Scheme – Allocation patterns and trading flows
V23: A. Scharl, S. Sedlacek, A. Hubmann-Haidvogel, A. Weichselbraun, G. Wohlgenannt, S. Seebauer, A. Kufleitner, T. Schauer, M. Aversano-Dearborn Environmental Knowledge Management and Stakeholder Analysis – A Progress Report on the Climate Change Collaboratory
V24: M. Jonas Uncertainty in an Emissions Constrained World: Case Austria
V25: J. Haslinger; E. Burger, W. Pekny, P. Wörgötter Calculating the Ecological Footprint of a Data Centre to identify Hot-Spots of Energy and Resource Use
V26: G. Egger, H. Habersack, K. Angermann, E. Politti, M. Klösch, B. Blamauer, M. Tritthart Risk assessment and management of Riparian ecosystems in condition of climate change in Austria (RIPCLIMA)
V27: Re. Christian, R. Bolz, Ru. Christian Energieautarkie für Österreich?
V28: H. Schume, K. Katzensteiner, B. Matthews Standortssicherung im Kalkalpin (SicAlp) - Forest, Disturbance and Climate: The Potential Impacts of Windthrow Events on Biosphere-Atmosphere Interactions
V29: A. Schindlbacher, S. Zechmeister-Boltenstern, R. Jandl Klimawandel und Kohlenstoff im Waldboden – Ergebnisse aus dem Klima-Manipulations-Experiment Achenkirch
V30: S. Schueler, S. Kapeller, J. Hiebl Intraspecific variation in climate response of Norway spruce: selecting the best provenances for future climate. Analysis from a Norway spruce provenance test
V31: L. Schaller, J. Kantelhardt Economic assessment of the impact of peatland conservation measures on greenhouse-gas emissions
V32: M. Bacher, D. Draxler, M. Falkensteiner, S. Sokratov, F. Best, M. Breiling, M. Harasek, T. Siegmann-Hegerfeld Schneekristallbildung in einer künstlicher Wolke zum Einsatz als Schneeerzeuger
V33: B. Marzeion, M. Hofer, A.H. Jarosch, G. Kaser, T. Mölg Reconstructing two centuries of annual mass balance variability for glaciers in the European Alps
V34: J. Abermann, M. Kuhn, A. Fischer Glaciers and climate change in Austria - what can we learn from 900 well studied glaciers?
V35: P. Stanzel, H.P. Nachtnebel Klimawandel und Wasserkraft: Trends im 21. Jahrhundert
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V36: M. Kralik, C. Schartner Temperature and O-18 isotope changes in Alpine spring water and precipitation during the last 13-36 years
V37: P. Trummer, R. Kurmayer Modelling the response of stratifying cyanobacteria to changing climate conditions in a deep mesotrophic lake
V38: H. Formayer KlimDatZ Concept for an „Austrian Climate Data Centre“
V39: H. Habersack, B. Wagner, C. Hauer, E. Jäger, G. Krapesch, L. Strahlhofer, M. Volleritsch, P. Holzapfel, S. Schmutz, R. Schinegger, F. Pletterbauer, H. Formayer, T. Gerersdorfer, B. Pospichal, F. Prettenthaler, D. Steiner, J. Köberl, N. Rogler DSS_KLIM:EN: Decision Support System zur Beurteilung der Wechselwirkungen zwischen Klimawandel, Energie aus Wasserkraft und Ökologie
V40: P. Mayrhofer „PlaneteGES“ - Programm zur Berechnung der jährlichen Treibhausgasemissionen von landwirtschaftlichen Betrieben
V41: M. Szerencsits, K.-H. Kettl, A. Allesch Synergetischer Klimaschutz mit Biogas aus Zwischenfrüchten - Bereitstellung erneuerbarer Energie bei gleichzeitiger Verminderung negativer Klima- und Umweltwirkungen der Landwirtschaft
V42: J. Peter, H. Schmid, R. Schilling, J.C. Munch, K.-J. Hülsbergen Treibhausgasflüsse beim Anbau von Winterweizen und Kleegras
V43: M. Schlatzer Tierproduktion und Klimawandel - Ein wissenschaftlicher Diskurs zum Einfluss der Ernährung auf Umwelt und Klima (Buchpräsentation)
Poster: P01 D. Döppes, G. Rabeder, M. Stiller
War es im Mittelwürm in den Alpen wärmer als heute?
P02 C. Egger, P. Schajer, R. Wilcke, T. Marke, U. Strasser Change of temperature and precipitation 1961 - 2050 for the ski resorts in the Schladming area (Styria, Austrian Alps)
P03 J. Eitzinger, T. Gerersdorfer, W. Laube, M. Heinrich, H. Reitner Erstellung und Darstellung des klimatischen Terroirs des Weinbaugebietes Carnuntum durch Messtransekte unter Berücksichtigung topografischer Gegebenheiten
P04 H. Gallaun, B. Klinger, A. Schaumberger, H. Wagner, H. Scheifinger, T. C. Schöngaßner Räumliche Modellierung der Vegetationsentwicklung unter Einbeziehung der Nutzung für das Grünland in Österreich
P05 T. Gerersdorfer, J. Eitzinger, W. Laube Mikroklima im Bereich von Hecken und die Bedeutung für die Sicherung der landwirtschaftlichen Produktion
P06 S. Helgenberger Climate Change Center Austria (CCCA) - Klimaforschungsnetzwerk Österreich
P07 T. Kabas, U. Foelsche, G. Kirchengast Trends saisonaler und jährlicher Temperaturen und Niederschläge von 1951/1971 bis 2007 in der südöstlichen Steiermark
P08 S. Karanitsch-Ackerl, I. Schwarzl, M. Grabner WALD-WASSER-WEINviertel: Niederschlagsrekonstruktion für das Weinviertel mit Jahrringen und (historischen) Aufzeichnungen über Wein und Wetter
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P09 E. Koch, W. Lipa, M. Ungersböck The Pan European Phenological Database PEP725
P10 F. Ortner, H. Ragg2, C. Egger, F. Hanzer, T. Marke, U. Strasser Application of the snow cover models AMUNDSEN and SNOWREG for the simulation of past and future scenario snow conditions (1971 - 2050) in Tyrol and Styria (Austria)
P11 I. Schicker, D. Arnold, P. Seibert The HiRmod project - What high resolution climate simulations run into
P12 H. Berthold, A. Baumgarten, F. Hadacek, G. Bachmann, A. Bruckner, J. Wissuwa, J. Zaller, E. Murer, J. Hösch, B. Kitzler, K. Michel Consequences of climate change on ecosystem functions, water balance, productivity and biodiversity of agricultural soils in the Pannonian area
P13 H. Holzmann, S. Frey, H. Formayer Auswirkungen von möglichen Klimaveränderungen auf das Erzeugungspotential von Wasserkraftwerken
P14 Ch. Irschick, E. Carli, Ch. Eliskases, S. Frischmann, U. Fritsch, A. Gobiet, H. Haas, S. Kapelari, J. Norz, M. Themeßl, M. Zebisch, G. Wohlfahrt GrassClim - Interaktive Effekte von Klimawandel und Bewirtschaftung auf den Ertrag und die Kohlendioxidsenken/quellenstärke von Grünland
P15 G. Karrer, G. Bassler, W. Angeringer, A. Schaumberger, H. Formayer Are changes of plant species composition in mountainous meadows correlated rather to altered management than to climate change?
P16 B. Kogelnig, T. Egginger, M. Oismüller, C. Schraml, M. Wolfsgruber, M. Schneuwly- Bollschweiler, M. Stoffel, A. Gobiet, F. Sinabell, R. Kaitna Assessment of Climate Change Impacts on Torrential Disasters / The ACRP – Deucalion Project
P17 T. Senoner, H. P. Nachtnebel Einfluss des Klimawandels auf das Einzugsgebiet der Wiener Wasserversorgung
P18 S. Simic, M. Fitzka, J. Hadzimustafic, P. Weihs, J. Wagner, H. Formayer, H. Moshammer, D. Haluza, G. Seckmeyer, M. Schrempf Gesundheitsrisiko Hautkrebs durch UV-Strahlung im Kontext eines sich wandelnden Klimas
P19 R. Steffek, H. Reisenzein, G. Strauss, T. Leichtfried, J. Hofrichter, I. Kopacka, M. Schwarz, J. Pusterhofer, R. Biedermann, W. Renner, J. Klement, W. Luttenberger, A. G. Welzl, A. Kleissner, R. Alt VitisCLIM, a project modelling spread and economic impact of Grapevine Flavescence dorée phytoplasma in Austrian viticulture under a climate change scenario
P20 B. Amon, M. Anderl, N. Mitterböck, A. Pöllinger: Emissions from animal husbandry in Austria: assessment and reporting
P21 L. Bohunosvky, I. Omann, J. Wesely Integrated Assessment for Sustainable Development - Combining Integrated Sustainability Assessment (ISA) with Agent- Based Modelling (ABM) to analyse farmers´ decision making under different climate and socio-economic scenarios
P22 S. J. Hörtenhuber, T. Lindenthal, W. Zollitsch Utilization of regionally produced alternative protein sources contribute to a mitigation of greenhouse gas emissions from Austrian dairy production
P23 H.-P. Hutter, M. Kundi, H. Moshammer, T. Gerersdorfer, W. Haas, U. Weisz, P. Wallner Klimawandel und Public Health: Anpassungsempfehlungen zum Schutz der Gesundheit
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P24 M. Kasper, H. Schmid, B. Freyer, K.J. Hülsbergen, J. K. Friedel Berechnung von Energie- und Treibhausgasbilanzen des Pflanzenbaus in zwei Hauptproduktionsgebieten Österreichs
P25 E. Schmid, G. Kindermann, J. Rüdisser, T. Schauppenlehner, J. Schmidt, M. Schönhart, F. Strauss, G.Streicher, U. Tappeiner, E. Tasser Climate change in agriculture and forestry: an integrated assessment of mitigation and adaptation measures in Austria
P26 M. Schönhart, M. Kuttner, C. Renetzeder, T. Schauppenlehner, E. Schmid, T. Wrbka Analysing climate change mitigation and adaptation strategies for sustainable rural land use and landscape developments in Austria (CC_ILA)
P27 J. Wesely, I. Omann, S. Grünberger Vernetzt im Klimawandel - Die Rolle von Human- und Sozialkapital in Umgang und Anpassung an den Klimawandel
Unter http://www.austroclim.at/index.php?id=klimatag2011 können Sie das Programm als pdf-File herunterladen. Dort werden nach dem Klimatag Vorträge, Poster und Abstracts (in Farbe) veröffentlicht. Zur Abdeckung der anfallenden Kosten für die Organisation ist AustroClim auch auf die Einhebung eines Unkostenbeitrags angewiesen. Der Unkostenbeitrag von 50 Euro wird am Klimatag direkt in bar eingehoben. Für Studierende mit gültigem Studentenausweis beträgt der Unkostenbeitrag 30 Euro. Eine Empfangsbestätigung wird ausgestellt. Veranstaltungsorganisation: Thomas Gerersorfer für Klimaforschungsinitiative AustroClim Universität für Bodenkultur, Department Wasser-Atmosphäre-Umwelt, Institut für Meteorologie (BOKU-Met), 1190 Wien, Peter Jordan-Straße 82, E-Mail: [email protected], Tel.: 01/476 54-5617 Der 12. Österreichische Klimatag wird vom Klima- und Energiefonds unterstützt.
12. Österreichischer Klimatag, 21. + 22. September 2011 an der BOKU
Aguilar E, Auer I, Brunet M, Peterson TC, Wieringa J. 2003. Guidance on metadata and homogenisation.
WCDMP 53, WMO-TD No. 1186, pp. 51.
Caussinus H and Mestre O. 2004. Detection and correction of artificial shifts in climate series, J. Roy. Stat. Soc. C-App., 53: 405-425, DOI:10.1111/j.1467-9876.2004.05155.x.
Gruber C, Auer I, Böhm R. 2010. Endbericht „Aufbau und Installierung eines Tools zur operationellen Homogenisierung von Klimadaten“, ZAMG.
Mestre O, Gruber C, Prieur C, Caussinus H, Jourdain S. 2010. A method for homogenisation of daily temperature observations, accepted by JAMC
Nemec J, Gruber C, Chimani B, Auer I.. Trends in extreme temperature indices in Austria based on a new homogenised dataset of daily minimum and maximum temperature series. submitted to International Journal of Climatology
Vincent LA, Zhang X, Bonsal BR and Hogg WD. 2002. Homogenisation of daily temperatures over Canada. J. Climate 15: 1322-1334
Schöner W, Auer I, Böhm R, Thaler S. 2003. Qualitätskontrolle und statistische Eigenschaften ausge-wählter Klimaparameter auf Tageswertbasis im Hinblick auf Extremwertanalysen. Publizierter Endbericht StartClim.
Danksagung: Die Arbeiten wurden mit finanzieller Unterstützung durch das ACRP Projekt - HOMSTART - Homogenisation of climate series on a daily basis, an application to the StartClim dataset finanziell unterstützt.
Projektnummer A963509, 1st call December 2008
Projektdauer 1.1.2010 – 31.12. 2010 Projektteam: Ingeborg Auer, Johanna Nemec, Barbara Chimani, Konrad Türk, Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik; Kontakt: [email protected] Web-site: http://www.zamg.ac.at/forschung/klimatologie/klimawandel/homstart/
Abbildung 2. Beispiel für Trends (1961-2000) kalter Nächte, kalter Tage, warmer Nächte und warmer Tage im Mittel über alle Stationen.
12. Österreichischer Klimatag, 21. + 22. September 2011 an der BOKU
Error correction of regional climate models and its effect on climate change signal M. Themeßl, Gobiet A., Heinrich G. Email: [email protected] Wegener Center for Climate and Global Change and Institute for Geophysics, Astrophysics and Meteorology/Institute of Physics, University of Graz, Austria. State-of-the-art regional climate models (RCMs) have shown their capability to reproduce mesoscale and even finer climate variability satisfactorily. However, considerable differences between model results and observational data remain, due to scale discrepancies and model errors (e.g., van der Linden and Mitchell 2009; Suklitsch et al. 2008, 2010). This limits the direct utilization of RCM results in climate change impact studies. Besides continuous climate model improvement, empirical-statistical post-processing approaches (model output statistics) offer an immediate pathway to mitigate these model problems and to provide better input data for climate change impact assessments (Maraun et al., 2009). This study presents one selected empirical-statistical downscaling and error correction method (DECM), namely quantile mapping (QM; Themeßl et al. 2011) and recent developments concerning its application to future climate scenarios. Furthermore, we will show QM’s widespread application fields by listing various ongoing climate change impact research projects at the Regional and Local Climate Modeling and Analysis Group (ReLoClim) of the Wegener Center for Climate and Global Change, where error corrected climate data form the basis for further modeling and assessments. QM is evaluated for daily precipitation, temperature as well as for derived indices of extremes. The evaluation is based on the CLM regional climate simulation (Böhm et al. 2006) provided by the ENSEMBLES project (van der Linden and Mitchell 2009) over entire Europe between 1961 and 2000 and the E-OBS European daily gridded observational dataset (Haylock et al. 2008). Furthermore, this study compares corrected and uncorrected climate scenarios until 2050 and quantifies QM’s impact on the climate change signal (CCS). In this context also the issue of generating new extremes outside QM’s calibration range is analyzed. We demonstrate that QM in general reduces RCM errors by one order of magnitude for mean parameters as well as for derived extremes. In most cases the remaining biases are near zero. Furthermore, errors in the respective probability distributions are strongly reduced. By using a simple extrapolation of the error correction function QM produces new extremes outside the historical calibration range, which is essential for the application on future periods, where new extremes are expected to occur. In our example these new extremes are even less biased than the respective uncorrected RCM extremes. Regarding the impacts of QM on the climate change signal, QM changes the CCS of parameters with a distinct trend in the scenario period and with intensity-dependent error characteristics. In the case of mean precipitation and temperature only moderate changes occur due to QM, whereas in the case of the derived extreme indices changes due to QM are more pronounced and can exceed 100% of the uncorrected CCS (compare Figure 1).
Figure 1: Annual maps of uncorrected CCS (left column), the difference between uncorrected and corrected CCS (middle column) and the annual cycles of the uncorrected (uncorr) and corrected (corr) CCS for the Iberian Peninsula (IP), Scandinavia (SC), an the Alpine region (AL) for mean temperature, precipitation amount and tropical nights. The sub-regions are selected according to Christensen and Christensen (2007). In the map plots sub-regional mean numbers are indicated for each sub-region. In the lower part of the annual cycle plots change of significance in the monthly CCS is indicated with “o” (unchanged significance), “-“ (loss of significance after correction), and “+” (significance established after correction). Significance is determined by the Wilcoxon rank sum test (Wilks 1995) on the 95 % significance level (from Themeßl et al. 2011 modified).
In order to bridge the gab towards QM’s application in praxis, selected national (e.g., CLEOS, CC-Snow, Deucalion, El.Adapt, or Klimawandelfolgen Steiermark) and international projects (such as ACQWA) will be briefly depicted. References
Böhm U, Kücken M, Ahrens W, Block A, Hauffe D, Keuler, K Rockel B, Will A (2006) Clm – the climate version of lm: Brief description and long-term applications. COSMO Newsletter, 6.
Christensen JH, Christensen OB (2007) A summary of the PRUDENCE model projections of changes in European climate by the end of this century. Climatic Change 81:7–30. doi: 10.1007/s10584-006-9210-7.
Haylock, MR., Hofstra N, Klein Tank AMG, Klok EJ, Jones PD, New M (2008) A European daily high-resolution gridded dataset of surface temperature and precipitation. Journal of Geophysical Research 113:1–12, D20119. doi:10.1029/2008JD10201
Maraun D, Ireson A, Wetterhall F, Bachner S, Kendon E, Rust HW, Venema VKC, Widmann M, Chandler RE, Onof CJ, Osborn TJ, Sautner T, Themeßl M, Thiele-Eich I (2010) Statistical downscaling and modelling of precipitation.
12. Österreichischer Klimatag, 21. + 22. September 2011 an der BOKU
Bridging the gab between dynamical models and the end users. Reviews of Geophysics 48, RG3003. doi:10.1029/2009RG000314
Suklitsch M, Gobiet A, Leuprecht A, Frei C (2008) High Resolution Sensitivity Studies with the Regional Climate Model CCLM in the Alpine Region. Meteorologische Zeitschrift 17:467─476.
Suklitsch M, Gobiet A, Truhetz H, Awan NK, Göttel H, Jacob D (2010) Error Characteristics of High Resolution Regional Climate Models over the Alpine Area. Climate Dynamics. doi:10.1007/s00382-010-0848-5.
Themeßl M, Gobiet A, Leuprecht A (2010) Empirical-statistical downscaling and error correction of daily precipitation from regional climate models. International Journal of Climatology. doi:10.1002/joc.2168.
Themeßl M, Gobiet A, Heinrich G. (2011) Empirical-statistical downscaling and error correction ofregional climate models and its impact on the climate change signal. Forthcoming in Climatic Change.
van der Linden P, Mitchell JFB (2009) ENSEMBLES: Climate Change and its Impacts: Summary of research and results from the ENSEMBLES project. Met Office Hadley Centre, Exeter.
Wilks DS (1995) Statistical Methods in Atmospheric Science, Volume 59 of International Geophysics Series. Academic Press, San Diego, London.
12. Österreichischer Klimatag, 21. + 22. September 2011 an der BOKU
reclip:century - inside: scenario results and uncertainty ranges Wolfgang Loibl1), Herbert Formayer2), HeimoTruhetz3), Wolfgang Schöner4), Ivonne Anders4) , Andreas Gobiet3), Georg Heinrich3), Imran Nadeem2), Andreas Prein3), Irene Schicker2), Martin Suklitsch3), Johann Züger1)
1) AIT - Austrian Institute of Technology GmbH, Wien 2) Institut für Meteorologie, Universität für Bodenkultur, Wien 3) Wegener Zentrum für Klima- und Globalen Wandel, Karl-Franzens-Universität, Graz 4) Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik, Wien ACRP-funded Project, Project duration 10/2008 to 5/2011
Abstract reclip:century is carried out by the 4 institutions: AIT (project lead), BOKU-Met, WegCenter and ZAMG, to conduct regional climate simulations with 10km grid spacing for the Greater Alpine Region. Hindcast and control runs for 1961-2000 permit validation and uncertainty assessment. Four climate simulations have been carried out for the years 2001-2050, applying two regional climate models (CCLM and MM5), driving data come from two global circulation models (ECHAM5 and HadCM3), based on two IPCC-greenhouse gas (GHG) emission scenarios (A1B, B1). (The current project phase 2 extends the results until 2100 and adds one IPCC-scenario A2). The results allow reviewing effects of applying different global and regional models and different GHG increase expectations at a regional scale. Selected data sets - gridded hourly data for selected decades and 30-year averages of monthly and yearly means of temperature and precipitation and elected indicators - will be made available to the public to provide data sets for climate related research, tailored for Austria and the entire Alps.
The contribution will give certain insights from the uncertainty assessment results and the comparative analysis of the scenario results. Here some examples are presented, what can be expected:
Regarding temperature, the comparison of the hindcast run (based on ERA40 reanalysis data) and the control run by CCLM with gridded E-OBS data (averaged over the Alps) shows certain deviations:
control runs: underestimation (up to -1 °C), except HADCM3/CCLM-run: +0,5 °C (summer)
Fig. 1: Comparison of temperature simulations (hindcast and control runs) with measurements (E-OBS 1971-2000) in the Alpine Region Referring to precipitation, the comparison of hindcast runs by both regional models CCLM and MM5 with monitoring data (averaged over the Alps) confirms an overestimation of simulated rainfall totals -with highest deviations along the Alpine main ridge (up to 20%). On the other hand rainfall measurements are proven to record too low, particularly in higher altitudes (up to 40%!), because of drifting rain and snow by wind). The comparison of control runs with hindcast runs shows following deviations: • the ECHAM5 control run overestimates the rainfall except for summer; • the HadCM3 control run shows an underestimation of the rainfall during winter and July to August .
°C 2,0
1,0
0,0
-1,0
-2,0
-3,0
30 Years Monthly Averaged Daily Mean Temperature - Alps Domain
Fig. 2: Comparison of precipitation simulations (hindcast and control runs) with measurements (1971-2000) in the Alpine Region
The figures below show climate change signals of two scenario simulations in summer: mean temperature increase and rainfall changes between the 30year periods 1971/2000 and 2021/2050.
Fig. 3: Temperature increase in summer simulated by ECHAM5/CCLM/A1B and HadCM3/CCLM/A1B
Fig. 4: Precipitation change in summer simulated by ECHAM5/CCLM/A1B and HadCM3/CCLM/A1B
In summer the scenarios show the highest differences in temperature increase (fig. 3): in eastern Austria the ECHAM5/CCLM/A1B-scenario let expect a temperature increase by 1 °C, while HadCM3/CCLM/A1B predicts a temperature increase of around 2,3 °C. Both CCLM scenarios let expect similar precipitation changes for summer with a rainfall decrease of up to 50 mm for the most regions of Austria (fig. 4). This will turn out as high relative decline for the eastern regions, which show 200-300 mm total summer rainfall.
The presentation will give more insights in temperature and precipitation changes for different seasons and all developed scenarios under consideration of the uncertainty ranges.
12. Österreichischer Klimatag, 21. + 22. September 2011 an der BOKU
Das dynamische lokalskalige Stadtklimamodell MUKLIMO_3 (DWD) wurde für die Untersuchung der zukünftigen Wärmebelastung in der Stadt Wien angewendet. Die Simulation der Zirkulation im urbanen Gebiet basiert auf einem detaillierten Höhenmodell mit 100 m Auflösung, einem Bebauungs- und Landnutzungsdatensatz und wurde mit Klimadaten einer Messstation außerhalb des Stadtgebiets gesteuert. Die hochaufgelösten, klimatologischen Simulationen für Wien wurden geplant, um die Wirksamkeit von möglichen Anpassungsstrategien in der Stadtplanung zur Verminderung des Hitzestress, zu bewerten. Der Einfluss verschiedener Parameter auf das Stadtklima, zum Beispiel Änderung des Vegetationsanteils, der Wasserflächen oder des Versiegelungsgrades, wird mittels systematischen Sensitivitätssimulationen bestimmt. Dafür ist es notwendig eine Referenzsimulation, die im Wesentlichen der aktuellen thermischen Struktur der Stadt entspricht, zu erstellen. Diese Präsentation soll die Fähigkeit des MUKLIMO_3 Modells, typische Merkmale der Temperaturverteilungen in Wien zu simulieren, zeigen. Am 7. Juli 2011, einem Hitzetag mit Temperaturen über 30° C, wurde von elf Klimatologinnen und Klimatologen der ZAMG eine Temperaturmesstour mit dem Fahrrad durch Wien durchgeführt. Jedes Fahrrad wurde mit einem Temperatursensor und einem GPS-Gerät ausgestattet, welche im 5-Sekunden-Intervall die Temperatur und den dazugehörigen Standort registrierten. Die gewählten Routen deckten mit einer Gesamtlänge von über 300 km große Teile der Stadt, mit unterschiedlicher Bebauung, Höhenlage etc. und damit unterschiedlicher Temperaturverteilung ab. Zusätzlich wurde am selben Tag an drei Standorten in den inneren Bezirken Wiens die Temperatur, unter anderem zur Bestimmung des Tagesgangs, gemessen. Die Temperaturdaten wurden zusammen mit Messungen des bestehenden operationellen Beobachtungsmessnetzes zur Validierung des Modells benutzt. Der Fokus der Modellvalidierung lag auf flächenhaften Temperaturgradienten, welche durch unterschiedliche Landnutzungen bzw. Geländehöhen entstehen. Bemerkenswert ist sowohl in den Modellsimulationen als auch in den Messungen der große Unterschied der Temperaturgradienten zwischen bebauter innerer Stadt und ruraler Umgebung im Nordosten bzw. dem Wienerwald im Westen. Auf kleinräumiger Skala wurde der Einfluss von Grünflächen und Parks sowie der Donau auf die Temperatur in deren Umgebung mit Hilfe der Ergebnisse der Messfahrten analysiert. Vergleiche mit simulierten Temperaturverteilungen geben Aufschluss über Stärken und Schwächen des Stadtklimamodells.
Adding climate impacts and adaptation possibilities to an economic computable general equilibrium model P. Thalmann1, M. Vielle1, C. Gonseth1, A.-K. Faust2 1 Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, Lausanne, Switzerland 2 Geneva School of Business Administration, Geneva, Switzerland Contact: Prof. Philippe Thalmann, EPFL ENAC INTER REME, Station 16, CH-1015 Lausanne, Schweiz, [email protected] Projekt finanziert durch Bundesamt für Umwelt, Schweiz, Vertrag 2006-02060/1486/03, 12.2009 – 12.2011 ACRP-Projekt: nein Abstract The objective of this research project is to model the impacts of climate changes and the possibilities and costs of adaptation using GEMINI-E3, a computable general equilibrium (CGE) of the world economy (http://gemini-e3.epfl.ch/). Most large-scale CGE models are purely economic models, without climatic modules or any explicit description of climate impacts and adaptation possibilities. By adding these features to GEMINI-E3, we show how it can be done in other CGE models. As a practical application, we will estimate the economic incidences of climate changes in Switzerland, as well as the effects of adaptation to these changes, the costs and the benefits which result from this. We will stress impacts and adaptation in the following sectors: agriculture, tourism, energy, and infrastructures. Ultimately, the goal of this research is to help prioritize adaptation measures. The first step of this research was to identify the scientific literature on climate change impacts in Switzerland. Ideally, that literature would indicate what changes in climate variables (temperatures, precipitations, extreme events) are expected and what the effects of these changes on diverse sectors of the Swiss economy could be. From that literature, we derive statistical coefficients that relate climate variables to economic variables such as production costs and outputs. These coefficients and the relationships they summarize are added to the equations that describe economic activity and interactions between sectors in the CGE model. We were forced to redefine some sectors and create new ones in the model, in order to isolate those that are likely most affected by climate changes, such as water supply and tourism. When the model is augmented with the climate variables, calibrated and tested, it allows simulating the sectoral and aggregate costs of climate changes. Different scenarios for the evolution of GHG concentrations and the resulting climate effects can be simulated. In a CGE model, economic actors optimize under current conditions. Thus, for instance, if reduced precipitations lower agricultural output, farmers can adjust by using more inputs (fertilizers, irrigation, or labour) and by switching crops. Rising prices for agricultural products encourage them to do so. There is thus endogenous adaption in such a CGE-type economic model. The augmented model will allow assessing domestic climate policies, in terms of costs of mitigation and reduced climate impacts (if any). The final step is to add exogenous adaptation. This will take the form of government support for infrastructure and technological improvement, subsidies, etc. Costs and economic benefits of such measures can then be compared and optimized.
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The aim of this paper is to model the impact of climate variability and change both on winter and
summer tourism in Austria. In order to identify homogenous tourism regions within the 35
Austrian NUTS 3 regions, we use a hierarchical cluster analysis which classifies the NUTS 3
regions according to their tourism characteristics (tourism intensity/dependency, seasonal focus,
climate sensitivity, etc.). The resulting four clusters (“Alpine regions with a focus on winter
tourism”, “Alpine regions with a focus on summer tourism”, “Urban and thermal spa tourism”,
“Mixed portfolio of lower intensity tourism”) then serve as a basis for estimating tourism type
specific climate change impact functions by a two-step approach: First, the weather sensitivity of
tourism demand is quantified by means of dynamic, multiple regression models. For the winter
season, data on natural snow conditions in ski areas is used to estimate the impact of weather on
overnight stays for the period 1973-2006, while for the summer season the impact of different
temperature and precipitation indices on monthly overnight stays is examined for the period
1977-2006. Second, the estimated sensitivities are used to project a baseline of tourism demand
under current climate conditions as well as under climate change conditions as indicated by four
different regional climate models (CNRM-RM4.5, ETHZ-CLM, ICTP-REGCM3, SMHI-RCA)
that cover a time horizon until 2050. Results indicate for all four considered climate scenarios
and all four tourism regions a negative climatic effect on tourism demand during the winter
season (Figure 1a). Measured in relative terms, winter overnight stays in the “Alpine regions with
a focus on summer tourism” show the highest reductions due to potential climate change, whereas
absolute decreases are the highest in the “Alpine regions with a focus on winter tourism”.
Concerning tourism demand during the summer season (Figure 1b), results suggest the potential
climate change impacts to be considerably smaller in their extent and less clear in their direction
than for the winter season. Indeed, we are able to show that for the summer season the choice of
the statistical and the baseline modelling approach crucially determines whether summer tourism
is perceived to profit or lose from climate change. While these choices also play a role for the
winter season, the negative direction of the effect is unequivocal and dominates in any case
potential positive effects in the summer season, with an average total annual effect on overnight
stays in the period 2011 to 2050 in the range of –0.75 % to –16.55 %, depending on the cluster
region and climate model (Figure 1c). Related to the estimated sensitivities in the winter season,
1 This work is part of the project „ADAPT.AT – Adaptation to Climate Change in Austria”, which is
sponsored by the Austrian Climate and Energy Funds in the frame of the “ACRP” (1st call)-program. Lead:
Birgit Bednar-Friedl (Wegener Center for Climate and Global Change, University of Graz); Partners: Institute for Sustainable Economic Development (BOKU); Duration: December 2009 – June 2012.
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Prediction of future erythemal UV-radiation for Austria Philipp Weihs, Harald E. Rieder, Jochen E. Wagner, Stana Simic, Martin Dameris, Eugene Rozanov E-Mail: Philipp Weihs, [email protected]; ACRP-Projekt nein, EU Projekt SCOUT-O3
Abstract Since the discovery of anthropogenic ozone depletion more than 30 years ago the scientific community and general public has shown an increasing interest in UV-radiation due to multiple environmental and health effects. UV measurements were started at several locations but difficulties in the operation and maintenance of the instruments have limited the length of reliable records two about 2 decades or less, too short and too sparse for a detailed understanding of UV changes. Therefore reconstruction of past UV-doses developed to a major research topic in recent years stimulated also by European Union’s COST Action 726 and the SCOUT-O3 process. The first reconstruction of erythemal UV-doses for two stations in Austria (Hoher Sonnblick, Vienna) was performed by Rieder et al. (2008). Within this study erythemal UV could be reconstructed until the 1960s providing a comprehensive data set for the analysis of past UV changes and short-term to long-term trends. This data set together with the reconstructed UV-data for Davos, Switzerland (Lindfors and Vuilleumier, 2005) was recently analyzed to adress the relationship between high erythemal UV-doses, and changes in total ozone, surface albedo and cloudiness in the Central Alpine Region (Rieder et al., 2010). Within the presented study we developed and evaluated a reconstruction/prediction technique for erythemal UV-doses from Chemistry-Climate Model (CCM) Output. Two different CCMs, SOCOL and E39/C, are used in this study. UV-doses are calculated under clear-sky conditions using the DISORT radiative transfer code (Stamnes et al., 1988) and CCM ozone fields and surface albedo data. In a second step the clear-sky calculations are corrected for cloudiness by the use of a so-called cloud modification factor (CMF). First, we validate our model for backward runs. We compare model input parameters namely stratospheric ozone and global radiation calculated for the period using the CCMs with measurements of stratospheric ozone and of global radiation performed at the stations
The intercomparison of modelled and measured column ozone and global radiation shows an average bias of 10% for ozone and of 30% for global radiation. . The UV reconstruction/prediction method however allows a correction of this bias, introducing a so-called C-value that takes the ratio between the cloud-modficiation factors in the UV-range and global radiation into account. In the end, the comparison of the reconstructed data from the CCM output shows therefore a good agreement with UV ground measurements and with previous results of reconstructed UV by Rieder et al. (2008). In general a stronger decrease in UV in the future is expected at lower elevations than at higher situated locations. We expect a decrease of approximately 1-2% in decadal mean compared to 1980s values at Hoher Sonnblick till 2030and 2-3% in decadal mean for Vienna respectively.
Lindfors, A., and Vuilleumier, L.: Erythemal UV at Davos (Switzerland), 1926-2003, estimated using total ozone, sunshine duration and snow depth, J. Geophys. Res., 110, D02104, 2005.
Rieder, H. E., Holawe, F., Simic, S., Blumthaler, M., Krzyscin, J. W., Wagner, J. E., Schmalwieser, A. W.,
and Weihs, P.: Reconstruction of erythemal UV-doses for two stations in Austria: a comparison between alpine and urban regions, Atmos. Chem. Phys., 8, 6309-6323, 2008.
Rieder, H. E., Staehelin, J., Weihs, P., Vuilleumier, L., Maeder, J. A., Holawe, F., Blumthaler, M., Lindfors, A., Peter, T., Simic, S., Spichtinger, P.,Wagner, J. E.,Walker, D., and Ribatet, M.: Relationship between high daily erythemal UV-doses, total ozone, surface albedo and cloudiness: An analysis of 30 years of data from Switzerland and Austria, Atmos. Res., 98, 9-20, 2010.
Stamnes, K., Tsay, S.C., Wiscombe, W., Jayaweera, K.: Numerically stable algorithmn for discrete-ordinate method radiative transfer in multiple scattering and emitting layered media, Appl. Opt., 27, 2502-2509.
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Future distribution of Salmo trutta in the Austrian part of the Danube basin based
on a large scale species distribution model
Florian Pletterbauer, Andreas Melcher, Stefan Schmutz Institute of Hydrobiology and Aquatic Ecosystem Management (IHG), Department of Water, Atmosphere and Environment, University of Natural Resources and Life Sciences Vienna (BOKU), Max Emanuel Strasse 17, 1180 Vienna, Austria Partners: Ana Filipa Filipe, Núria Bonada Grup de Recerca ‘Freshwater Ecology and Management’ (FEM), Departament d’Ecologia, Facultat de Biologia, Universitat de Barcelona (UB), Diagonal 645, 08028 Barcelona, Catalonia/Spain Danijela Markovic, Jörg Freyhof Leibniz-Institute of Freshwater Ecology and Inland Fisheries, Müggelseedamm 310, 12561 Berlin, Germany Clément Tisseuil UMR BOREA-IRD 207/CNRS 7208/MNHN/UPMC), Muséum National d’Histoire Naturelle, Département Milieux et Peuplements Aquatiques, Paris, France
Projekt: Biofresh - Biodiversity of Freshwater Ecosystems: Status, Trends, Pressures, and
Conservation Priorities 11/2009 – 05/2014
ACPR-Projekt: nein
Abstract Fish as poikilothermic organisms are, amongst other factors, dependent on water temperature. Therefore, they are particularly vulnerable to climate change (Woodward et al., 2010). Water temperature and water flow alterations due to climate changes are expected to have direct effects on Salmo trutta migrations, reproduction stages, growth and life-history traits, as well as indirect effects on the accessibility of upstream and downstream dispersal (e.g. Elliot & Elliot, 2010). Statistical tools like species distribution models (SDMs) linking current environmental conditions and species distributions to project potential patterns into the future, have been frequently used in several areas of ecology (Pearson & Dawson, 2003). The main objective of the present study was to investigate the potential impacts of future environmental changes on the distribution of European trout, Salmo trutta, using a set of SDMs within an ensemble modeling framework. The riverine Salmo trutta favors well-oxygenation habitats with rocky substrates (http://www.fishbase.org; Kottelat & Freyhof, 2007). Being a cold water species, Salmo trutta occurs within maximum water temperature range of 18-24oC and not exceeding 25oC, the upper limit for survival (Elliot & Elliot, 2010). The European trout has a high recreational and commercial value in most European countries and is also considered as a good biological indicator of river health.
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The stream segments used within this study were taken from a modeled river network, the Catchment Characterization and Modeling 2.1 (CCM2, see Vogt et al., 2003). As potentially relevant for the distribution of Salmo trutta, we selected from CCM2 database the parameters: mean stream segment elevation (‘alt’, m), total upstream area that drains to the stream segment, mean slope of the stream segment and Strahler order of the stream segment (see Matthews 1998).
Information on current climate was obtained from the WorldClim database (Hijmans et al., 2005; version 1.4 obtained from http://www.worldclim.org) with a grid cell resolution of 30 arc seconds (approx. 1km at Equator). We selected annual mean temperature, temperature seasonality, annual precipitation sum, and the precipitation seasonality. For future projections, we used an A1b emission scenario (rapid economic growth, new and efficient technologies, energy requirements balanced across all energy sources; see Nakicenovic et al., 2000). Climate change simulations for the A1b scenario based on the general circulation model ECHAM5 of the Max-Planck Institute (MPI) were obtained via the data portal of the International Centre for Tropical Agriculture with a spatial resolution of 30 arc seconds for 2020’s 2050’s and 2080’s (i.e. 30 years average projection from 2010 to 2039, 2040 to 2069, and 2070 to 2099 respectively) (CIAT, www.ccafs-climate.org).
Spatial distribution patterns of Salmo trutta were modeled using four different statistical approaches: generalized linear models (GLM), generalized additive models (GAM), random forest (RF) and multivariate adaptive regression splines (MARS). Out of these four methods a consensus model was developed. The used presence and absence data for Salmo trutta were merged from several databases resulting in a total number of 2384 stream segments with fish data in three European main river basins, i.e. the Danube, Elbe, and Ebro basin. This dataset should assure a large variability covering the full environmental conditions to avoid erroneous results. To evaluate the impacts of climate change in projected Salmo trutta occurrences from the application of the consensus model, we quantified ‘gain’(the number of stream segments where the species was not currently detected but predicted to occur in the future by the number of stream segments currently with presence) and ‘loss’(rate of the number of stream segments where the species was detected and predicted to be absent in the future by the total number of stream segments where the species was currently detected).
Among the factors that entered in final models, there was a primacy of climate predictors above stream hydro-topography. The annual mean temperature and annual precipitation sum emerge as the main determinants of Salmo trutta current distribution, followed by the stream slope. Our study shows that Salmo trutta future occurrence patterns will probably be severely affected by future climate change, as current distribution ranges are likely to become dramatically reduced throughout future decades. The model results show, that both ‘loss’ and ‘gain’ values resulting from future projections point that Salmo trutta distribution range will be dramatically reduced as a consequence of the future climatic change. Figure 1 shows current and future distribution patterns of Salmo trutta in the Austrian part of the Danube catchment. The length of stream segments which offer adequate habitat conditions is constantly decreasing. 6% till the 2020’s, 13% up to the 2050’s, and 21% till the 2080’s of adequate segment length will be lost in the Austrian part of the Danube catchment. Looking at the different basins in Europe, the situation is even more dramatic: loss of 95% is expected for the Elbe basin, 83% for the Ebro basin and 50% for the whole Danube basin. Therefore, the alpine region could be one of the major retreat areas in Europe for Salmo trutta in the face of climate change.
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Fig.1: Current and future distribution for the A1b IPCC climate change scenario of Salmo trutta in the Austrian part of the Danube basin; dark grey indicates presence, light grey absence
Our study shows that Salmo trutta future occurrence patterns will probably be severely affected by future climate change, as current distribution ranges are likely to become dramatically reduced throughout future decades. In order to plan future mitigation actions, estimations of the potential economic impacts of climate change need to be quantified (see Ficke et al., 2007)
CIAT (International Centre for Tropical Agriculture). 2011. Downscaled GCM data portal. International Centre for Tropical Agriculture. Available at http://gisweb.ciat.cgiar.org/GCMPage (download 1-2-2011). Elliot JM, Elliot JA (2010) Temperature requirements of Atlantic salmon Salmo salar, brown trout Salmo trutta and Arctic charr Salvelinus alpinus: predicting the effects of climate change. Journal of Fish Biology, 77, 1793-1817.
Ficke AD, Christopher A. Myrick CA, Hansen LJ (2007) Potential impacts of global climate change on freshwater
fisheries. Reviews in Fish Biology and Fisheries, 17, 581-613.
Hijmans RJ, Cameron SE, Parra JL, Jones PG, Jarvis A (2005) Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology, 25, 1965–1978. Kottelat,M. & Freyhof,J. (2007) Handbook of European Freshwater Fishes. Publications Kotellat, Cornol, Switzerland. Matthews WJ (1998) Patterns in freshwater fish ecology, first edition. Chapman & Hall, New York. Nakicenovic N, Alcamo J, Davis G et al. (2000) Special Report on Emission Scenarios. Intergovernmental Panel on
Climate Change, Cambridge University Press, Cambridge. Pearson RG, Dawson TP (2003) Predicting the impacts of climate change on the distribution of species: are bioclimate envelope models useful? Global Ecology & Biogeography, 12, 361-371. Vogt J, Colombo R, Paracchini M L, Jager A, Soille P (2003) CMM River and Catchment Database, EUR 20756 EN,
EC-JRC, Ispra. Woodward G, Perkins DM, Brown,LE (2010) Climate change and freshwater ecosystems: impacts across multiple levels of organization. Philosophical Transactions of the Royal Society B, 365, 2093-2106.
Benchmark der Klimazukunft: Mikrowellen- und Infrarotlaser-Okkultation zum Monitoring von Treibhausgasen und Klimawandel in der freien Atmosphäre
G. Kirchengast, S. Schweitzer, V. Proschek
Wegener Zentrum für Klima und Globalen Wandel (WEGC) und Institutsbereich Geophysik, Astrophysik und Meteorologie/Institut für Physik (IGAM/IP), Universität Graz, Österreich E-mail: [email protected], Web: www.wegcenter.at
Niedrigfliegende Satelliten (Low Earth Orbit, LEO) in tyischerweise 500 bis 600 km Höhe bilden die Basis der LEO-LEO Mikrowellen-Okkultation (LMO) und Infrarotlaser-Okkultation (LIO), die ähnlich zur bekannten GPS Radio-Okkultation das Messprinzip der Signalverdunkelung durch atmosphärische Brechung und Dämpfung nutzen. Die Kombination von LMO und LIO (LMIO, Abb. 1) macht die Methode einzigartig nutzbar für unabhängige Messungen des globalen Klimazustands. Das Wegener Zentrum ist bei der Entwicklung der LMIO Methode international federführend.
Die LMIO Signale durchqueren die Atmosphäre gleichzeitig und werden dabei v.a. durch Brechung und Absorption beeinflusst. Daraus lassen sich Schlüsselvariablen des Klimawandels mit hoher Genauigkeit ableiten: Temperatur, Feuchte, Windstärke, Treibhausgaskonzentrationen (wie CO2, CH4, N2O, H2O, O3) sowie weitere wichtige Variablen. Die global verfügbare Klimabeobachtung und die gute vertikale Auflösung machen LMIO besonders gut für die Klimaforschung geeignet. Im Vortrag wird das LMIO Verfahren vorgestellt und die erwartete Qualität zum Monitoring von Treibhausgasen und Klimaänderungen diskutiert.
Abbildung 1: Low Earth Orbit (LEO) Mikrowellen-Okkultation (LMO) und Infrarotlaser-Okkultation (LIO) ergeben die mächtige LMIO Methode, die zum weltweiten Referenzstandard für das Monitoring des Klimawandels in der freien Atmosphäre im 21. Jahrhundert werden kann (adaptiert aus Kirchengast and Schweitzer 2011).
Im Rahmen der Entwicklung des Verfahrens führten wir zusammen mit internationalen Partnern (Team von Univ. York, Univ. Graz, Univ. Manchester, MPI Biogeochemie Jena) im Juli 2011 ein Infrarotlaser-Experiment auf den Kanarischen Inseln durch, welches die neue LIO Methode erstmals mittels echter Messungen von CO2, CH4 und H2O demonstrierte (Abb. 2). Trotz der Herausforderung der entsprechenden Messungen über eine Strecke von über 140 km in rund 2.4 km Höhe (insbesondere bzgl. der Feinjustierungen der Laserstrahlbündel) konnten erste gute Daten der Treibhausgase gewonnen werden, womit der Basisnachweis der experimentellen Durchführbarkeit von LIO erfolgreich war. Im Vortrag wird auch dieses Pionierexperiment kurz vorgestellt und erste Ergebnisse im Vergleich zu Vor-Ort-Treibhausgasmessungen am Sende- und Empfangsort werden besprochen.
Abbildung 2: Überblick über das LIO Exeriment, welches im Juli 2011 auf den Kanarischen Inseln zwischen La Palma und Teneriffa in ca. 2.4 km Seehöhe durchgeführt wurde.
Die Arbeiten werden von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft FFG (aus dem Austrian Space Applications Programme) und der European Space Agency ESA (aus Future Mission Programmes) gefördert. Wir danken allen internationalen Partnern für die Zusammenarbeit (siehe z.B. Kirchengast et al. 2010, inside coverpages, sowie die Acknowledgments in Kirchengast and Schweitzer 2011). Literatur:
Kirchengast, G., and S. Schweitzer (2011), Climate benchmark profiling of greenhouse gases and thermodynamic structure and wind from space, Geophys. Res. Lett., 38, L13701, doi:10.1029/2011GL047617. (www.agu.org/pubs/crossref/2011/2011GL047617.shtml)
Kirchengast, G., and International Science Team Partners and Industry Support Team (2010), ACCURATE—climate benchmark profiling of greenhouse gases and thermodynamic variables and wind from space (ESA Earth Explorer Opportunity Mission EE-8 Proposal), Sci. Rep. 36-2010, Wegener Center Verlag, Graz, Austria. (www.wegcenter.at/wcv > Scientific Reports 2010, document wcv-scirep-no36-gkirchengastetal-jul2010.pdf)
Proschek, V., G. Kirchengast, and S. Schweitzer (2011), Greenhouse gas profiling by infrared-laser and microwave occultation: Retrieval algorithm and demonstration results from end-to-end simulations, Atmos. Meas. Tech. Discuss., 4, 2273-2328, doi:10.5194/amtd-4-2273-2011. (www.atmos-meas-tech-discuss.net/4/2273/2011)
Schweitzer, S., G. Kirchengast, and V. Proschek (2011), Atmospheric influences on infrared-laser signals used for occultation measurements between Low Earth Orbit satellites, Atmos. Meas. Tech. Discuss., 4, 2689-2747, doi:10.5194/amtd-4-2689-2011. (www.atmos-meas-tech-discuss.net/4/2689/2011)
Schweitzer, S., G. Kirchengast, M. Schwärz, J. M. Fritzer, and M. E. Gorbunov (2011), Thermodynamic state retrieval from microwave occultation data and performance analysis based on end-to-end simulations, J. Geophys. Res., 116, D10301, doi:10.1029/2010JD014850. (www.agu.org/pubs/crossref/2011/2010JD014850.shtml)
Schweitzer, S. (2010), The ACCURATE concept and the infrared laser occultation technique: Mission design and assessment of retrieval performance, Sci. Rep. 34-2010, Wegener Center Verlag, Graz, Austria. (www.wegcenter.at/wcv > Scientific Reports 2010, document wcv-scirep-no34-sschweitzer-jun2010.pdf)
Konsistente Klimatologien der Atmosphäre mittels Radio-Okkultation Ulrich Foelsche, Barbara Scherllin-Pirscher*, Florian Ladstädter, Andrea K. Steiner, und Gottfried Kirchengast Wegener Zentrum für Klima und Globalen Wandel (WEGC) und Institutsbereich Geophysik, Astrophysik und Meteorologie, Institut für Physik (IGAM/IP), Karl-Franzens-Universität Graz, Österreich. * derzeit: Advanced Study Program, National Center for Atmospheric Research (NCAR) and COSMIC Project Office, University Corporation for Atmospheric Research (UCAR), Boulder, CO, USA
FWF-Projekt BENCHCLIM (Benchmark Climatologies from Radio Occultation Data) Projektleiter: Dr. Ulrich Foelsche Tel.: +43 316 380 8590 e-mail: [email protected]
Klima-Monitoring mit Radio-Okkultationsdaten
Der vom Menschen verursachte Klimawandel führt nicht nur zu Temperaturänderungen an der Erdoberfläche, sondern auch zu Änderungen in der freien Atmosphäre. Bis vor kurzem waren allerdings kaum Daten in ausreichender Qualität vorhanden, um diese Änderungen auch eindeutig nachzuweisen. Radio-Okkultationsdaten (RO) haben das Potential, die Probleme traditioneller Datenquellen zu lösen. Die Grundlage der Radio-Okkultationsmethode (Kursinski et al., 1997) sind Signale von GPS (Global Positioning System) Satelliten, die von einem Satelliten in niedriger Umlaufbahn (Low Earth Orbit, LEO) empfangen werden, nachdem sie die Atmosphäre der Erde durchquert haben und dabei „verdunkelt“ („okkultiert“) wurden. In Okkultationsgeometrie durchqueren die Radiosignale z.B. kurz vor dem Untergang eines GPS Satelliten immer dichtere Atmosphärenschichten und werden dabei entsprechend den Brechungseigenschaften der Atmosphäre gebrochen und verlangsamt. Aus der gemessenen Phasenwegverlängerung werden Profile fundamentaler atmosphärischer Parameter wie Refraktivität, Dichte, Druck und Temperatur berechnet. Die besondere Eignung für die Klimabeobachtung resultiert aus der einzigartigen Kombination aus hoher Genauigkeit, hoher vertikaler Auflösung, Langzeit-Stabilität, globaler Bedeckung und Allwetter-Tauglichkeit. Die Eignung zur Klimabeobachtung wurde durch Simulationsstudien und klimatologische Analysen echter Daten nachgewiesen. Durch die direkte Ableitung von Phasenwegmessungen aus einem äußerst präzisen Zeitnormal (Atomuhren bzw. Wasserstoff-Maser auf GPS Satelliten der neuesten Generation, ultrastabile Oszillatoren auf LEO Satelliten) liefert die Radio-Okkultation selbstkalibrierte, langzeit-stabile Messwerte. Gerade diese Eigenschaft ist für die Überwachung des Klimawandels von besonderer Bedeutung. Die größten Genauigkeiten (z.B. monatliche Temperaturmittel besser als 0,2 °C) werden in Höhen zwischen 8 km und 30 km erzielt, also genau dort, wo ausgehend von Klimamodell-Rechnungen in den nächsten Jahrzehnten besonders große Temperaturänderungen zu erwarten sind.
Das BENCHCLIM Projekt
Ziel des Projektes ist es, basierend auf RO Daten eine absolute Referenz („Benchmark“) für die obere Troposphäre und untere Stratosphäre (engl. UTLS) zu bilden. Dabei soll auch ein besseres Verständnis für verbleibende (kleine) Restfehler entwickelt werden, um diese genau zu charakterisieren und wenn möglich gänzlich zu vermeiden oder zu entfernen (Scherllin-Pirscher et al., 2011). Die WEGC RO Klimatologien sowie Fehler-Abschätzungen werden über die Seite
www.wegcenter.at/globclim bzw. www.globclim.org frei zur Verfügung gestellt (Foelsche et
al., 2008; 2011).
Ergebnisse
12. Österreichischer Klimatag, 21. + 22. September 2011 an der BOKU
In Foelsche et al. (2011) haben wir die Konsistenz von Klimatologien untersucht, die basierend auf RO Daten von unterschiedlichen Satelliten gebildet wurden – eine wichtige Voraussetzung, um einen qualitativ hochwertigen, zusammenhängenden Datensatz aus Daten unterschiedlicher Satelliten bilden zu können. Abbildung 1 zeigt Abweichungen global gemittelter Monatswerte der Refraktivität von acht unterschiedlichen RO Satelliten vom Satelliten-Mittel [Dort wo der Wasserdampfgehalt der Atmosphäre vernachlässigt werden kann, ist die Refraktivität direkt proportional zur Dichte]. Der überwiegende Teil der (kleinen) Abweichungen im oberen Teilbild kann darauf zurückgeführt werden, dass die einzelnen Satelliten unterschiedliche Bereiche der Atmosphäre beobachten (und das zu unterschiedlichen Lokalzeiten). Dieser Abtastfehler kann mithilfe von Analyse-Feldern des Europäischen Zentrums für Mittelfrist-Wettervorhersage (ECMWF) sehr genau abgeschätzt werden (Foelsche et al., 2008, Scherllin-Pirscher et al., 2011), was es erlaubt, den berechneten Abtastfehler von den jeweiligen Klimatologien abzuziehen (unteres Teilbild). Nun zeigt sich eine beeindruckende Konsistenz der Daten der einzelnen Satelliten. Auf zwei Nachkommastellen gerundet sind die Mittelwerte über die jeweils verfügbare Periode für alle Satelliten 0,00 %. Auch Temperatur-Klimatologien, die anhand von Daten der unterschiedlichen Satelliten gewonnen wurden, stimmen in Höhen zwischen 10 km und 30 km im Mittel auf wenige Hundertstel Grad überein (Foelsche et al., 2011). Damit ist es möglich, Daten verschiedener Satelliten zu einem ständig wachsenden, konsistenten Datensatz zu kombinieren, der dazu verwendet werden kann, andere Atmosphärendaten zu validieren (Ladstädter et al., 2011). Aufgrund der hohen Qualität der Daten können damit auch schon im vergleichsweise kurzen Zeitraum von ca. 10 Jahren Temperaturtrends in der Atmosphäre eindeutig nachgewiesen werden (Steiner et al., 2009), sowie ein erkennbares Klimaänderungssignal detektiert werden (Lackner et al., 2011).
Abb. 1. Abweichungen global (und zwischen 10 km und 30 km Höhe) gemittelter Monats-Mittelwerte der Refraktivität von Einzel-Satelliten vom Satelliten-Mittel, von Jänner 2007 bis Dezember 2009. Gezeigt sind die Werte für acht RO Satelliten (links aufgelistet, mit den jeweiligen Mittelwerten über die gesamte verfügbare Periode), einmal inklusive Abtastfehler (oben), einmal mit abgezogenem Abtastfehler (unten).
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Literatur Foelsche, U., M. Borsche, A.K. Steiner, A. Gobiet, B. Pirscher, G. Kirchengast, J. Wickert, and
T. Schmidt (2008) Observing Upper Troposphere–Lower Stratosphere Climate with Radio Occultation Data from the CHAMP Satellite, Climate Dynamics, 31, 49–65, doi:10.1007/s00382-007-0337-7
Foelsche, U., B. Scherllin-Pirscher, F. Ladstädter, A.K. Steiner, and G. Kirchengast (2011) Refractivity and temperature climate records from multiple radio occultation satellites consistent within 0.05%, Atmos. Meas. Tech. Discuss., 4, 1593–1615, doi:10.5194/amtd-4-1593-2011
Kursinski, E.R., G.A. Hajj, J.T. Schofield, R.P. Linfield, and K.R. Hardy (1997) Observing Earth’s atmosphere with radio occultation measurements using the Global Positioning System, J. Geophys. Res., 102, 23429–23465
Lackner, B.C., A.K. Steiner, G.C. Hegerl, and G. Kirchengast (2011) Atmospheric climate change detection by radio occultation data using a fingerprinting method, J. Climate, 24, in press, doi:10.1175/2011JCLI3966.1
Ladstädter, F., A.K. Steiner, U. Foelsche, L. Haimberger, C. Tavolato, and G. Kirchengast (2011) An assessment of differences in lower stratospheric temperature records from (A)MSU, radiosondes, and GPS radio occultation, Atmos. Meas. Tech. Discuss., 4, 2127–2159, doi:10.5194/amtd-4-2127-2011
Scherllin-Pirscher, B., G. Kirchengast, A.K. Steiner, Y.-H. Kuo, and U. Foelsche (2011) Quantifying uncertainty in climatological fields from GPS radio occultation: An empirical-analytical error model, Atmos. Meas. Tech. Discuss., 4, 2749–2788, doi:10.5194/amtd-4-2749-2011
Steiner, A.K., G. Kirchengast, B.C. Lackner, B. Pirscher, M. Borsche, and U. Foelsche (2009) Atmospheric temperature change detection with GPS radio occultation 1995 to 2008, Geophys. Res. Lett., 36, L18702, doi:10.1029/2009GL039777
Informationen über das Wegener Center findet man unter: http://www.wegcenter.at Informationen über die Arbeitsgruppe Atmosphärenfernerkundung und Klimasystem, sowie aktuelle Publikationen unter: http://www.wegcenter.at/arsclisys Radio-Okkultations-Klimatologien unter: http://www.wegcenter.at/globclim bzw. http://www.globclim.org
Danksagung
Unser Dank gilt UCAR/CDAAC, Boulder, CO, USA, für die Bereitstellung der RO Rohdaten, sowie dem Europäischen Zentrum für Mittelfrist-Wettervorhersage (ECMWF, Reading, UK) für die Bereitstellung von Analyse- und Vorhersagedaten. Die Arbeit wurde vom FWF (Projekt P22293-N21, BENCHCLIM) finanziell unterstützt, B. S.-P. auch von der (US) National Science Foundation. Die Entwicklung des RO-Datenprozessierungssystems wurde auch aus Mitteln der FFG (Austrian Space Applications Programme) und der Europäischen Weltraumbehörde ESA unterstützt.
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Breathing of the biosphere – a decade of biosphere-atmosphere trace gas exchange research at the LTSER study site Meadow Neustift Autoren: Georg Wohlfahrt1, Ines Bamberger2, Armin Hansel2, Albin Hammerle1,3, Alois Haslwanter1, Lukas Hörtnagl1 1 Universität Innsbruck, Institut für Ökologie 2 Universität Innsbruck, Institut für Ionenphysik und Angewandte Physik 3 Momentane Adresse: ETH Zürich, Institut für Agrarwissenschaften Kontaktperson: Georg Wohlfahrt ([email protected]) Weblink: www.biomet.co.at Laufzeit: 01/2001-laufend ACRP-Projekt: Nein Bevorzugte Vortragsart: Vortrag Abstract: Land ecosystems provide a number of important both positive and negative feedbacks to climate. Understanding and predicting likely future climate thus requires quantifying and understanding feedbacks terrestrial ecosystems may provide to climate and how these are affected by global changes in land use and climate. To this end we have started quantifying the exchange of several trace gases, water vapour and the energy balance using a variety of micrometeorological methods at a mountain grassland site in Stubai Valley near the village of Neustift in 2001. At the Klimatag we provide a synthesis of the results of the past decade and report some of the highlights. In particular we will provide insights into the drivers of inter-annual variability and the interactive role of grassland management and weather on the carbon dioxide, water vapour and energy exchange of the investigated grassland. Additionally, we will report on the role of the investigated grassland as a source/sink of reactive carbon compounds and the implications for regional air quality and chemistry.
Warming of the climate system has been widely observed during the last decades. Attribution analyses suggest that the global pattern of warming during the past half century is very likely caused by human-induced greenhouse gas forcing. There is a dearth on direct attribution studies, which quantitatively link the human influence on the climate system with observed impacts for instance on the biosphere. This work intends to apply the direct attribution method via an end-to-end modelling system to quantitatively link anthropogenic forcing with the observed shift of phenological entry dates.
Temperature Sum Models (TSMs) are applied as a means to quantitatively describe the shift of the phenological entry dates during the last decades to earlier dates due to the human impact on the climate. This approach relies on ensembles of climate model runs done under scenarios "natural forcings only" and "all forcings". Before applying TSMs to climate model results, a suitable number of climate model runs needs to be assembled and checked, whether the difference between the various forcing scenarios is sufficiently significant.
As a first step time series of the 2 m temperature have been plotted for comparison purposes. In Fig. 1 and 2 one observational time series, 32 scenario runs 20C3M, extracted from the KNMI data centre (http://climexp.knmi.nl/select.cgi) and the ECHAM5 runs, originally selected for this project, are displayed. The latter consist of 3 20C3M (all forcings) realisations and 3 (natural forcings only) realisations. All runs are available as time series with monthly resolution. In order to calculate the anomalies, the time period from 1901 – 1950 has been chosen as averaging period and time series have been smoothed by a 11 – year moving average procedure.
Fig. 1: Yearly mean 2 m temperature anomalies relative to 1901 – 1950, smoothed with an 11 year moving average. KNMI Climate Explorer 20C3M ensembles (grey) and ensemble mean (light blue, 32 members) and CRU observational data set (blue); 3 ECHAM5 ensembles all forcings (red, ensemble mean thick line), natural forcings only (green, ensemble mean thick line); global (left) and Europe (0-25E, 45-55N, right).
Fig. 2. As Fig. 1, but for the spring months (3, 4 and 5).
From the left hand Figures showing the results of the global scope, following conclusions may drawn:
According to Fig. 1 and 2 the trends of the observations and the ensemble means are quite
similar, except that the models are not able to reproduce the temperature maximum around 1940.
The observed temperature increase begins around 1970, modelled temperature increase starts 5
– 10 years earlier.
The trends of the ECHAM5 20C3M simulations are in the lowest range of the KNMI model
ensemble from 1970 – 2000 during the last 30 model years.
In the global case there are no systematic difference visible between the seasons (only spring is
reproduced here).
The ECHAM5 natural only ensemble mean is always clearly sticking out of the KNMI ensemble
showing no temperature increase after 1970.
Restricting the area to Europe, following conclusions may be drawn:
In the yearly mean temperature case ECHAM5 20C3M shows no trend or as slightly decreasing
trend from 1985 to 1995, in contrast to observations and the KNMI ensemble mean. The ECHAM5
20CSMT ensemble mean does show a small upward trend, moving its temperature curve to the
lower margin of the KNMI ensemble.
The grey shaded ensemble and the ensemble mean indicate that even in case of selecting a
region and a season, significant temperature differences still can be expected.
In case of the spring months, there is no difference between ECHAM5 20C3M and 20CSMT
apparent. If the curves were not coloured, one could not relate them to their specific model runs.
The observed trend much larger than any modelled trends after 1980. This is the most decisive
season for phenology, so, if the TSMs are fed with the temperature time series of this phase only
based on the ECHAM5 runs, there is no difference to be expected between the various forcing
scenarios.
Conclusions
Plotting the mean global surface temperature time series the anthropogenic signal is clearly visible in the ECHAM5 runs (total forcings versus natural only), but as soon as a certain area or season is picked out, the signal to noise ratio decreases dramatically. We need a few more "natural only" forcing model runs in order to increase the ensemble and get more relevant temperature differences between the various forcings in spring, the most decisive season for the phenological events.
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CATS – ein innovativer Ansatz zur Modellierung der Verbreitung von Pflanzenarten im Klimawandel Autoren: Karl Hülber°* und Stefan Dullinger*° * Department of Conservation Biology, Vegetation and Landscape Ecology; Faculty Centre of Biodiversity; University of Vienna; Rennweg 14; A-1030 Vienna; Austria. ° Vienna Institute for Nature Conservation & Analyses; Giessergasse 6/7; A-1090 Vienna; Austria.
Kontakt: K. Hülber, Vienna Institute for Nature Conservation & Analyses Giessergasse 6/7, A-1090 Wien Tel.: 0043 – 1 – 402 96 75 Fax: 0043 – 1 – 402 96 75 – 10 Mail: [email protected] www.VINCA.at Projekt: ECOCHANGE - Biodiversity and Ecosystem changes in Europe http://www.ecochange-project.eu/ Ein "Integrated Project" der Europäische Kommission (“Ecochange – FP6-2005-Global-4 – IP – Contract Number: FP6 2006 GOCE 036866”) mit 23 Partnerinstitutionen (http://www.ecochange-project.eu/partners) Laufzeit: Jänner 2007 - Dezember 2011
Abstract Eine zentrale Folge des Klimawandels ist die Veränderung der Verbreitung von Arten mit Auswirkungen auf Ökologie, Ökonomie und Gesundheit. Einerseits kommt es zum Rückgang heimischer Arten bis hin zu deren Aussterben. Andererseits dehnen eingeschleppte Arten, sogenannte Aliens, ihre Areale zum Teil erheblich aus. In beiden Fällen können fundierte, räumlich explizite Prognosen des Ausbreitungsverhaltens und damit des zukünftigen Vorkommens von essentieller Bedeutung für frühzeitige Schutz- bzw. Bekämpfungsmaßnahmen sein.
Ein häufig verwendeter Ansatz zur Vorhersage von Artverbreitungen sind biogeographische Modelle (i.e. species distribution models; Guisan & Zimmermann 2000; Guisam & Thullier 2005). Bei dieser Art der Modellierung werden statistische Beziehungen zwischen aktuellen Klima- sowie anderen Standortsdaten und der Verbreitung von Arten hergestellt und anschließend auf Klimavorhersagen angewendet. Tatsächlich prognostizieren solche Modelle massive Arealverschiebungen auf regionalem und kontinentalem Maßstab (z.B. Thomas et al. 2004, Thuiller et al. 2005). Allerdings geben biogeographische Modelle nur Auskunft über die potentiellen Areale der modellierten Arten, d.h. über die zukünftige geographische Verteilung von geeigneten Standortsbedingungen. Um ihre tatsächliche Verbreitung an potentiell neue, geeignete Gebiete anzupassen, sind die Arten allerdings zur Migration gezwungen (Dullinger et al. 2004). Artspezifische Limits der Migrationsfähigkeit (Dullinger & Hülber 2011, Dullinger et al. 2011) und Ausbreitungsbarrieren bleiben unberücksichtigt.
Die Migration der meisten Arten kann nicht als kontinuierlicher Prozess modelliert werden, sondern muss als Kombination von vereinzelten, sprunghaften Ausbreitungsereignissen über
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längere Distanzen und einem langsameren Prozess des Auffüllens der Zwischenräume abgebildet werden. Integro-Differenzmodelle bieten einen mathematischen Rahmen, um diese Ausbreitungsstrategie zu beschreiben (Kot et al. 1996) sind allerdings räumlich nicht explizit. Die implizite Annahme homogener Flächen ist selbst bei konstanten Klimabedingungen in hohem Maße unrealistisch, da natürliche Landschaften in aller Regel ein Mosaik von Standorten mit sehr unterschiedlicher artspezifischer Eignung darstellen. Klimawandelszenarien sind in diese Modelle daher kaum integrierbar. Ungeeignete Landschaftsteile stellen aber besonders für weniger mobile Arten wie Pflanzen effektive Wanderungsbarrieren dar. Um diese räumliche Heterogenität bei der Simulation von Migrationen adäquat zu berücksichtigen sind räumlich explizite Modelle vom Typ zellulärer Automaten notwendig (z.B. Pearson & Dawson 2005).
CATS (a Cellular Automaton-type Tool for simulating plant Spread) kombiniert die Vorteile der beiden genannten Modelltypen und erlaubt die räumlich explizite Modellierung von unregelmäßigen Migrationsvorgängen unter Berücksichtigung inhomogener Landschaftsstrukturen. CATS basiert auf einem zellulären Automaten, der die lokale Modellierung demographischer Prozesse der Pflanzenentwicklung mit der artspezifischen Simulation der Samenausbreitung kombiniert. Dabei erlaubt die Integration der Ergebnisse von biogeographischen Modellen die raum-zeitliche Variation der demographischen Parameter. Dieser integrative Ansatz stellt einen wesentlichen Fortschritt für die Prognose möglicher Folgen des Klimawandels dar. Die hierarchische Struktur von CATS erlaubt die Modellierung beliebiger Pflanzenarten auf sehr unterschiedlichen geographischen und zeitlichen Skalenniveaus (von Jahren bis Jahrtausenden; von lokal bis kontinental).
Wir möchten die vielseitige Anwendbarkeit dieser Modellumgebung anhand von zwei Beispielen darstellen:
Um die Folgen der Klimaerwärmung auf die Pflanzenwelt alpiner Regionen zu untersuchen, wurde das Areal von 150 alpinen Pflanzenarten (i.e. Arten mit einem Verbreitungsschwerpunkt oberhalb der Baumgrenze) im gesamten Gebiet des Alpenbogens mit einer Auflösung von 100 x 100 m bis zum Jahr 2100 modelliert. Dabei war ein Rückgang der Arealgrößen bei der überwiegenden Mehrzahl der Arten festzustellen. Lokal verbreitete Arten (=Endemiten) der höchsten Lagen zeigten dabei ein besonders hohes Aussterberisiko. Wir konnten auch zeigen, dass der Rückgang der Arten mit deutlicher zeitlicher Verzögerung der Verschlechterung der klimatischen Bedingungen folgt. Am Ende der Simulationen befand sich ein erheblicher Arealanteil aller Arten in Gebieten mit Umweltbedingungen, unter denen diese dauerhaft nicht bestehen können. Die betroffenen Populationen werden daher auf lange Sicht gesehen verschwinden. Folglich wurde das Ausmaß der Klimawandeleffekte auf die Verbreitung von Arten in vielen Fällen deutlich unterschätzt, da Verzögerungen des Arealrückgangs nicht berücksichtigt wurden.
Der gegenteilige Effekt der Arealausweitung wurde anhand dreier weitverbreiteter, invasiver Arten im Schweizer Kanton Zürich untersucht. Die Bekämpfungsmaßnahmen aggressiv einwandernder Arten sind sehr kostspielig. Ziel der Simulationen war daher die Entwicklung eines Konzepts zum möglichst effizienten Einsatz definierter Mittel. Es zeigte sich, dass ein massiver und frühzeitiger Einsatz notwendig war um eine signifikante Reduktion der Bestände zu erreichen. Außerdem hatte die räumliche Anordnung der Bekämpfungsmaßnahmen einen großen Effekt auf deren Erfolg.
Dullinger, S., Dirnböck, T & Grabherr, G. 2004: Modelling climate change driven tree-line shifts: Relative effects of temperature increase, dispersal and invasibility. - Journal of Ecology, 92: 241-252.
Dullinger, S. & Hülber, K. 2011: Experimental evaluation of seed limitation in alpine snowbed plants. - PLoS One 6: e21537. doi:10.1371/journal.pone.0021537.
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Dullinger, S., Mang, T., Dirnböck, T., Ertl, S., Gattringer, A., Grabherr, G., Leitner, M., & Hülber, K. 2011: Patch configuration affects alpine plant distribution. - Ecography, 34: 576-587.
Guisan, A. & Thuiller, W. 2005: Predicting species distributions: offering more than simple habitat models. - Ecology Letters, 8: 993-1009.
Guisan, A., Zimmermann, N.E. 2000: Predictive habitat distribution models in ecology. - Ecological Modelling, 135: 147-186.
Kot, M., Lewis, M.A. & van den Driessche, P. 1996: Dispersal data and the spread of invading organisms. - Ecology, 77: 2027-2042.
Pearson, R.G. & Dawson, T.P. 2005: Long-distance dispersal and habitat fragmentation: identifying conservation targets for spatial landscape planning under climate change. - Biological Conservation, 123: 389-401.
Thomas, C.D., Cameron, A., Green, R.E., Bakkenes, M., Beaumont, L., Collingham, Y.C., Erasmus, B.F.N., de Siqueira, M.F., Grainger, A., Hannah, L., Hughes, L., Huntley, B., van Jaarsveld, A.S., Midgley, G.F., Miles, L., Ortega-Huerta, M.A., 2004: Extinction risk from climate change. - Nature, 427: 145.
Thuiller, W., Lavorel, S., Araújo, M.B., Sykes, M.T. & Prentice, I.C. 2005: Climate change threats to plant diversity in Europe. - Proceedings of the National Academy of Sciences U.S.A., 102: 8245-8250.