Szenarien der klimatischen Auslösung alpiner Hangrutschungen: Simulation durch Downscaling allgemeiner Zirkulationsmodelle der Atmosphäre
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Sankt Augustin
Asgard-Verl.
1999
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| Schriftenreihe: | Bonner geographische Abhandlungen
99 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Zugl.: Bonn, Univ., Diss., 1998. - Zsfassung in engl. Sprache |
| Beschreibung: | XIII, 99 S. zahlr. graph. Darst. |
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Titel: Szenarien der klimatischen Auslösung alpiner Hangrutschungen
Autor: Dehn, Martin
Jahr: 1999
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Inhaltsverzeichnis
Vorwort.V
Inhaltsverzeichnis.VII
Verzeichnis der Figuren.IX
Verzeichnis der Tabellen.XI
Verzeichnis der verwendeten Abkürzungen.XIII
1 Einführung.1
1.1 Problemstellung und Zielsetzung.1
1.2 Wahl und Lage der Untersuchungsgebiete.3
1.3 Bisherige Arbeiten.4
1.4 Methodische Konzeption.6
1.4.1 Aktivität von Massenbewegungen.7
1.4.2 Klimaszenarien.7
1.4.3 Kopplung der Einzelmodelle.8
2 Aktivität von Massenbewegungen.9
2.1 Klimatische Auslösung von Massenbewegungen.9
2.1.1 Auslösungsmechanismen.9
2.1.2 Vorbereitung - Auslösung.-.11
2.2 Modellierung von Massenbewegungen.11
2.2.1 Hydrologische Modelle.12
2.2.1.1 Tank-Modelle.12
2.2.1.2 Physikalisch-basierte, verteilte Modelle.12
2.2.2 Hangstabilitätsmodelle.13
2.2.3 Empirisch-statistische Modelle (Schwellenweitmodelle).14
3 Allgemeine ZirknlationsmodeOe der Atmosphäre.15
3.1 Der anthropogen verstärkte Treibhauseffekt.15
3.2 Modellaufbau.18
3 3 GCM-Experimenttypen.20
3.4 Modellbewertung.21
4 Methoden.23
4.1 Downscaling von GCM-Simulationen.23
4.1.1 Physikalischer Hintergrund.24
4.1.2 Datengrundlage für Downscaling-Techniken.25
4.1.3 Downscaling-Techniken.25
4.1.3.1 Dynamische Verfahren.25
4.1.3J2 Empirisch-statistische Verfahren.26
4.1.4 Auswahl der Downscaling-Technik.28
4.2 Downscaling mit linearer Regression (CCA).28
4.3 Downscaling mit Analog-Methode.32
vm
4.4 Kopplung der Impaktmodelle mit lokalen Klimaszenarien.34
4.5 Abschätzung der Unsicherheit.38
5 Anwendungsbeispiele.40
5.1 Boisivre, Barcelonnette Becken.40
5.1.1 Lage und geomorphologische Situation.40
5.1.2 Datengrundlage.40
5.1.3 Hydrologisches Modell.42
5.1.4 Downscaling-Modell für Monatsniederschlag.43
5.1.5 Lokale Klimaszenarien.50
5.1.6 Modellkopplung und Impaktszenarien.54
5.1.7 Diskussion.55
5.2 Niederschlagssimulation mit Analog-Technik.60
5.2.1 Downscaling-Modell.61
5.2.2 Validierung.61
5.2.3 Niederschlagsszenarien.63
5.2.4 Temperaturszenarien.65
5.2.5 Diskussion.65
5.3 Alverä, Cortina d'Ampezzo.68
5.3.1 Lage und geomorphologische Situation.68
5.3.2 Klima.68
5.3.3 Monitoring des Schuttstroms.69
5.3.4 Hydrologisches Modell.71
5.3.5 Hangstabilitatsmodell.72
5.3.6 Downscaling-Modell.72
5.3.7 Lokale Klimaszenarien.73
5.3.8 Modellkopplung und Impaktszenarien.73
5.3.9 Diskussion.76
6 Diskussion der Anwendungsbeispiele.80
7 Folgerungen und Ausblick.83
8 Zusammenfassung / Summary.86
9 Literaturverzeichnis.91
IX
Verzeichnis der Figuren
Fig. 1. Lage der Untersuchungsgebiete und Land-Meer-Verteilung in einem Klimamodell der
spektralen Auflösung T42. Die graue Fläche wird im GCM als Landoberfläche
betrachtet (Details in Kapitel 3). 4
Fig. 2 Vereinfachte Darstellung des Zusammenspiels von Niederschlag, Temperatur und
Landnutzung in bezug auf die Hangstabilität. Rückkopplungen zwischen Landnutzung,
Bodenwasserhaushalt und Klima sind nicht berücksichtigt. Ein möglicher anthropogener
Eingriff in die Landnutzung ist angedeutet, die anthropogene Klimaänderung bleibt
unberücksichtigt. 10
Fig. 3. CO2-Konzentrationen der letzten 1000 Jahre von Eisbohrkernen in der Antarktis und
seit 1958 von der Meßstation auf dem Mauna Loa, Hawaii. Die geglättete Kurve ist ein
1 OOjähriges gleitendes Mittel (Quelle: HOUGHTON et al. 1996). 15
Fig. 4. a) Gesamte anthropogene CO2-Emissionen der IS92 Emissionsszenarien des IPCC, b)
daraus resultierende C02-Konzentrationen nach dem „Bern"-Kohlenstoffkreislauf-
modell und dem Kohlenstoffhaushalt 1980-1989 (Quelle: Houghton et al. 1996). 16
Fig. 5. Schätzung des global und über das Jahr gemittelten anthropogenen Strahlungsantriebs
(in Wm"2), wie er sich durch Konzentrationsänderungen der Treibhausgase und Aerosole
von der präindustriellen Zeit bis 1992 und durch natürliche Schwankungen der
Solarstrahlung von 1850 bis 1992 ergibt. Die Höhe der Rechtecke gibt eine mittlere
Schätzung des Antriebs an, während die Fehlerbalken den geschätzten Unsicherheits-
bereich, basierend auf publizierten Daten, markieren (Quelle: Shine et al. 1996). 17
Fig. 6. Atmosphärische und ozeanische Komponente eines GCMs des Hadley Centres mit
2.5° (Breite) x 3.75° (Länge) horizontaler Auflösung (global 96x72 Gitterpunkte). Die
Atmosphärenkomponente hat 11 und die Ozeankomponente 17 vertikale Schichten
(nach Viner Hulme 1994). 18
Fig. 7. Land-Meer-Konturen im Bereich des Nordatlantik und Europas im neuesten GCM des
Hadley Centre mit Gitterabständen von 2.5°x3.75° (Quelle: WWW-Seite des Hadley
Centre). Die grauen Flächen stellen die dem GCM bekannte Landoberfläche dar. Eine
ähnliche Darstellung für das bei ECHAM4 verwendete spektrale Modell T42 wurde
bereits in Fig. 1 vorgestellt. 19
Fig. 8. Verbindung zwischen GCM und geomorphologischen bzw hydrologischen
Skalenbereichen. Techniken A-C stehen für verschiedene Downscaling-Ansätze für
lokalen Niederschlag, die alle auf dem großräumigen Zustand der Atmosphäre beruhen.
Niederschlagsdaten von einem oder wenigen Gitterpunkten des GCM sollten nicht
direkt lokal angewendet werden. 24
Fig 9 Erste 4 EOFs des Bodenluftdrucks (SLP) im Winter (DJF) 1960-1989 Die erklärte
Varianz, jeweils unter der Grafik geplottet, beträgt für alle 4 EOFs zusammen 89 % der
beobachteten Variabilität. 30
Fig. 10. Vergleich der Zeitreihe des 1. EOF-Koeffizienten des Bodenluftdrucks über dem
Nordatlantüc mit dem NAO-Index im Winter (DJF) 1900-1991 Die dicken Linien sind
11jährige gleitende Mittelwerte (Quelle der NAO-Indexwerte: WWW-Sehe von J.W
HURREL). 31
Fig. 11. Modellkette von Emissionsszenario zum lokalen Aktivitätsszenario von Massen-
bewegungen. Unter Impaktmodellierung sind kombinierte hydrologisch-boden-
mechanische Modelle zu verstehen. * Siehe Erläuterung im Text. 36
Fig. 12. Schema der Kopplung von Zirkulationsmodellen der Atmosphäre (GCMs) und
Hangmodellen (Hydrologie, Stabilität) mit Grad der physikalischen Basierung in
Abhängigkeit vom Maßstab. 37
Fig. 13. Daten- und Informationsfluß bei der Klimaimpaktforschung für klimatisch gesteuerte
Massenbewegungen. Validierungsmöglichkeiten sind für unterschiedliche Stadien der
Modellkette angedeutet, für die Meßwerte vorliegen sollten. 39
Fig. 14. Lage der Hangrutschung Boisivre im Barcelonnette-Becken, SE-Frankreich. 40
Fig. 15. Langjährig gemittelte Werte des Monatsniederschlags 1928-1994 (linke Ordinate),
der mittleren Monatstemperatur 1956-1994 (rechte Ordinate) und des effektiven
Niederschlags Peff 1961-1994 (linke Ordinate) in Barcelonnette. Pat wird durch
Subtraktion der potentiellen Evapotranspiration nach Thornthwajte (1948) von den
gemessenen Monatssummen berechnet, weshalb auch negative Werte auftreten können.
Datenquelle: Meteo-France. 41
Fig. 16. Aufsicht der Hangrutschung Boisivre bei Barcelonnette, SE-Frankreich (nach van
Asch Buma 1997). 42
Fig. 17 (2 Seiten). CCA-Muster des Bodenluftdrucks für Monatsniederschläge in
Barcelonnette in hPa. Negative Werte sind gestrichelt. Die zugehörige typische
Niederschlagsanomalie in Barcelonnette ist in allen Monaten mit Ausnahme des April
negativ. Dies ist physikalisch plausibel, da, außer im April, ein relatives Bodenhoch
über den Britischen Inseln vorherrscht, das verstärkte NE Anströmung kontinentaler
Luftmassen im Gebiet von Barcelonnette bedeutet. Umgekehrt bedeutet das CCA-
Muster im April mit dem relativen Tief über den Britischen Inseln verstärkte
Anströmung maritimer Luftmassen aus westlicher Richtung. 46
Fig. 18. Darstellung der typischen synoptischen Situation im Februar und April durch
Addition der CCA-Vektoren aus Fig. 17 zum mittleren Bodenluftdruck im Februar und
April, siehe Text. Isobaren in hPa. 47
Fig. 19. a) Beobachteter und geschätzter Winterniederschlag (Oktober-April) in
Barcelonnette, 1928-94. Schätzung mit CCA von monatlichem SLP des NCEP b)
Grundwasserstände in Boisivre 1961-1994 modeliiert mit beobachtetem Niederschlag
und zum Vergleich mit dem durch CCA geschätzten Niederschlag. 48
Fig. 20. Niederschlagsszenarien (Summe der 7 Wintermonate wie in Fig. 19a) basierend auf
Downscaling von SLP aus drei GCM-Experimenten. Bei den Kurven handelt es sich um
30jährige gleitende Mittel der CCA-Schätzung ohne Varianzkorrektur. 50
Fig. 21. Wie Fig. 20. Unterschiede in den Niederschlagsszenarien für Barcelonnette bei
Verwendung unterschiedlicher Fit-Perioden für die Erstellung der empirischen
Regressionsmodelle. 52
Fig. 22 GCM-Ghterpunkte, über die für die Temperaturszenarien für Barcelonnette
interpoliert wurde, sind in grau unterlegt, a) 16 T42-Gitterpunkte von ECHAM4; b) 6
Gitterpunkte von HadCM2 in der Auflösung 2.5°x3.75°. Der Gitterpunkt ist der
Mittelpunkt des jeweiligen Rechtecks. Barcelonnette ist durch den schwarzen Kreis
gekennzeichnet. 53
Fig 23. GCM-basierte mittlere Wintertemperatur (DJF) von 1860 bis 2100 als 30jährige
gleitende Mittel für Barcelonnette, Frankreich. Werte wurden für ECHAM4/OPYC3
sowie HadCM2 mit und ohne Sulfataerosole durch Interpolation und eine ortsabhängige
Korrektur aus mehreren GCM-Gitterpunkten berechnet. 54
Fig. 24. Modellkette für die Klimafolgenbewertung der Aktivität von Boisivre. Der
aufgezeigte Ablauf wird für je 30jährige Perioden durchgeführt. Ausgabe sind
Wiederkehrintervalle der Auslösung innerhalb der betrachteten Periode. *Die
Temperatur wird nicht durch CCA, sondern durch Interpolation mehrerer GCM-
Gitterpunkte berechnet. 55
Fig 25 Wiederkehrintervalle der Rutschungsaktivität von Boisivre berechnet mit EPL-
SLIDE, angetrieben mit CCA-Schätzungen des Winterniederschlags und interpolierten
Temperaturszenarien, siehe Fig. 24. Resultate basierend auf 3 GCM-Experimenten und
Resultate von HCGS mit 3 CCA-Modellen, die auf unterschiedlichen Fit-Perioden
beruhen (a). Resultate von ECHAM4/OPYC3 mit Gegenüberstellung der
Wiederkehrintervalle beruhend auf sich änderndem Niederschlag und Temperatur und
sich änderndem Niederschlag bei gleichbleibender Temperatur (ECHAM4-P) und
umgekehrt (ECHAM4-T) (b). 56
XI
Fig. 26. Gemessener und rekonstruierter Winterniederschlag (DJF) in Cortina d'Ampezzo,
1922-1960. Die Rekonstruktion basiert auf der Analog-Technik mit Fit-Periode
Analog 1. 63
Fig. 27. Lage des Schuttstromes Alverä bei Cortina d'Ampezzo in den italienischen
Dolomiten. 68
Fig. 28. Langjähriger Monatsniederschlag (1922-1990) und langjährige
Monatsmitteltemperatur (1955-85) in Cortina d'Ampezzo nach Daten des Ufficio
Idrografico e Mareografico Venezia. 69
Fig. 29. Meßeinrichtungen auf dem Schuttstrom Alverä. F1-F8: offene Piezometer mit
Druckfühler und Bewegungsmesser. 11-13: Inklinometer mit Druckfühler und
Bewegungsmesser. S5: Inklinometer mit Druckfiihler und Bewegungsmesser sowie
Temperaturmessung. S5 ist seit Juni 1989 in Betrieb, die anderen Instrumente seit
Frühjahr 1995 (Quelle: CNR. Padova, Italien). 70
Fig. 30. Konzept des hydrologischen Modells für den Schuttstrom Alverä basierend auf EPL.
Qi und Ch sind Abfluß aus oberem bzw. unterem Reservoir mit den Abflußkoeffizienten
ki und k2. H ist die Höhe zwischen unterer Begrenzung des Tanks und
Grundwasserspiegel und ein Maß für den gesamten Speicherinhalt. H ist ein Maß für
den maximalen Speicherinhalt des unteren Reservoirs bei konstanter Obergrenze. 72
Fig. 31. Modellkopplung für Klimaimpaktszenario des Schuttstroms Alverä. * Die
Temperatur wird in Kombination mit der Analogtechnik für Niederschlag durch
Interpolation mehrerer GCM-Gitterpunkte berechnet. 74
Fig. 32. Szenarien der Anzahl der Tage mit kritischen Grundwasserständen -0.5 m des
Schuttstroms a) im Frühjahr (MAM) und b) im Sommer (JJA). Szenarien basieren auf
lokalen Klimaszenarien mit Expanded Downscaling mit veränderter Temperatur und
Niederschlag (T+P), mit konstantem Niederschlag auf dem Niveau 1960-89 und sich
ändernder Temperatur (T) sowie umgekehrt (P). 76
Fig 33 GCM-basierte mittlere Wintertemperatur (DJF) von 1860 bis 2100 als 30jährige
gleitende Mittel für Cortina d'Ampezzo, Italien. Werte wurden für ECHAM4/OPYC3
ohne Sulfataerosole sowie HadCM2 mit und ohne Sulfataerosole durch Interpolation mit
Lokalitätskorrektur aus mehreren GCM-Gitterpunkten berechnet und für
ECHAM4/OPYC3 mit Sulfataerosolen mit Expanded Downscaling (EDS) abgeleitet. 78
Verzeichnis der Tabellen
Tabelle 1. Kurzbeschreibung der untersuchten Massenbewegungen. 1
Tabelle 2 Entwicklung der Konzentration von CO2, CH4 und N2O (Daten aus Houghton et
al. 1996). 16
Tabelle 3. Typische horizontale Auflösungen spektraler atmosphärischer
Zirkulationsmodelle. Aufgrund der breitenabhängigen Meridiangitterabstände sind die
Angaben in Kilometer als Durchschnittswerte zu sehen. 19
Tabelle 4 Charakteristika der transienten, gekoppelten GCMs HadCM2 und
ECHAM4/OPYC3. AGCM steht für die Atmosphären- und OGCM für die
Ozeankomponente des gekoppelten Modeiis. IS92a bzw. die Aktualisierung IS95a ist
das wahrscheinlichste Emissionsszenario des IPCC (HOUGHTON et al. 1992) und dem
früheren als 'business-as-usual' bekannten Szenario A sehr ähnlich. 21
Tabelle 5. Charakteristika von vier Downscaling-Ansätzen. CCA= kanonische
Korrelationsanalyse nach von STORCH et al (1993), EDS= Expanded Downscaling nach
BORGER (1996), ANALOG= Analog-Technik nach ZoRlTAet al. (1995). 28
Tabelle 6. Korrelation und erklärte Varianz zwischen beobachteten und geschätzten
Niederschlagsreihen des Monatsniederschlags in Barcelonnette Ergebnisse sind nach
Kreuzvalidation der CCA-Modetle für drei unterschiedliche Fit-Perioden dargestellt. 44
XII
Tabelle 7. Langjährige Monatsmittelwerte des Niederschlags (mm) in Barcelonnette
geschätzt mit CCA von SLP basierend auf der langen Fit-Periode 1928-94. Dargestellt
sind drei Perioden der transienten GCM-Experimente. 51
Tabelle 8. Jahresmitteltemperatur (°C) in Barcelonnette interpoliert aus 3 GCM-
Experimenten für zwei Perioden und Betrag des Temperaturanstieges als Differenz
beider Perioden. Deutlich sichtbar ist die abkühlende Wirkung der Sulfataerosole in
HCGS im Vergleich zu HCGG. 53
Tabelle 9. Zeitreihenkorrelationen verschiedener Parameter des Niederschlags in Coitina
d'Ampezzo, Misurina und San Vito (Dolomiten, Italien). 60
Tabelle 10. Fit- und Zielperioden der Analog-Technik mit Bodenluftdruck für täglichen
Niederschlag in Cortina, Barcelonnette und Sandling Park. 61
Tabelle 11. Zeitreihenkorrelation der jahreszeitlichen Niederschlagssummen jeweils der
Zielperioden zwischen Analog-Schätzung und Beobachtung. 62
Tabelle 12. Korrelation der intramonatlichen Standardabweichung der Tagesniederschläge
gemittelt über Jahreszeiten und Korrelation der Anzahl der Tage mit Niederschlag 0.2
mm pro Saison zwischen Analog-Schätzung und Beobachtung. 62
Tabelle 13. Prozentualer Anteil von Niederschlagssummen, intramonatlicher
Standardabweichung und Anzahl der Tage 0.2 mm Niederschlag der GCM-Periode
2070-99 im Vergleich zu 1960-89 (ECHAM4/OPYC3) bzw. 1950-79 (HadCM2 mit
Sulfataerosolen) in Cortina. Fettdruck zeigt signifikante Änderungen auf dem 95%-
Niveau an. ' 64
Tabelle 14. Korrelation der Saisonsummen verschiedener Analogschätzungen der Jahre
1922-44 für Cortina. Berechnung der Zielperiode 1922-44 mit SLP-Anomalien 1922-44
bei Analog lb und Analog3 sowie mit SLP-Anomalien von 1900-1961 bei Analog 1. 66
Tabelle 15. Prozentualer Anteil von Niederschlagssummen der GCM-Periode 2070-99 im
Vergleich zu 1960-89 für Barcelonnette bei Downscaling von SLP aus
ECHAM4/OPYC3 ohne Sulfataerosole. 67
Tabelle 16 Prozentualer Anteil der Periode 2070-99 im Vergleich zu 1960-89 für
jahreszeitliche Niederschlagssummen, Tage mit 0.2 mm Niederschlag und
intramonatliche Standardabweichung im lokalen Klimaszenario für Cortina, abgeleitet
mit Expanded Downscaling basierend auf ECHAM4/OPYC3 mit Sulfataerosolen.
Fettdruck zeigt auf dem 95%-Niveau signifikante Änderungen. 73
Tabelle 17. Anzahl der Tage pro Saison mit Grundwasser -0.5 m für Schuttstrom Alverä
berechnet mit EPL für beobachtete Klimadaten und lokale Klimaszenarien mit Analog-
Techik und Expanded Downscaling unter Berücksichtigung von 3 GCM-Experimenten.
Angegeben sind die Mittelwerte aus je 30 Jahren. Fettgedruckt sind auf dem 95%-
Niveau signifikante Änderungen der Periode 2070-99 gegenüber der Kontrollperiode
1960-89 bzw. 1950-79. 75 |
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