Die Klimaforscher der Universität Hohenheim nutzen seit Jahren Computermodelle, die immer präzisere Modelle zur Erforschung des Erdklimas liefern können und so zukünftige Klimaänderungen und unerwünschte Wettererscheinungen vorhersagen. Die Möglichkeit, Computermodellierungen auf den Supercomputern des HLRS zu erstellen, war unverzichtbar für die Forschung des Teams.
14. Mär 2018
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Das Klima eines Gebiets zu verstehen bedeutet nicht, lediglich das Wetter vorherzusagen. Obwohl Wetter und Klima oft synonym verwendet werden, haben sie eine völlig unterschiedliche Bedeutung. Als Wetter bezeichnet man Faktoren wie die Temperatur, den Niederschlag und die Windgeschwindigkeit, die an einem bestimmten Ort und zu einer bestimmten Zeit auftreten. Klima bezieht sich auf allgemeine Wettertrends über einen längeren Zeitraum. Die meisten Forscher sprechen von dem repräsentativen Klima einer Region, das auf statistischen Daten von mindestens 30 Jahren beruhen.
Die Wissenschaftler der Universität Hohenheim sind Teil eines internationalen Konsortiums, die das Wetter- und Vorhersagemodell (WRF) entwickeln—eines der angesehensten und ausgereiftesten numerischen Modelle für atmosphärische Zirkulation der Welt.
Selbst auf den leistungsfähigsten Supercomputern führen viele Klimaforscher ihre computergestützten Modellierungen mit relativ niedriger oder grober Auflösung durch, um Simulationen über eine große Fläche und einen längeren Zeitraum zu erhalten. Aufgrund rechnerischer Einschränkungen wird in vielen Klimasimulationen internationaler Konsortien ein begrenztes Gebiet in grobe Rechengitter aufgeteilt—mit Feldern von 12 auf 12 Kilometer oder mehr.
Je feiner das Raster ist, desto mehr Details sehen die Forscher in ihren Simulationen. Auch mit der steigenden Anzahl von Eingabedaten, wie etwa komplexer Wolkenmikrophysik, korrekter Darstellung der Landoberfläche, Aerosolen in der Atmosphäre und präziseren Meeresoberflächentemperaturen, steigt die Genauigkeit einer Simulation.
Die erhöhte Auflösung und Detailgenauigkeit machen Berechnungen jedoch wesentlich zeitaufwendiger. Um dieses Problem zu umgehen, verwenden Wissenschaftler regionale atmosphärische Modelle wie das WRF. Damit können sie sich stärker auf die Region ihres Interesses konzentrieren, wie etwa einen Kontinent, und gleichzeitig Daten der gesamten Erdatmosphäre einbeziehen.
Hohenheimer Forscher, darunter Dr. Thomas Schwitalla, arbeiten nun daran, die jahreszeitliche Wettervorhersage zu verbessern. Dafür vergleichen sie eine hochauflösende WRF-Modellsimulation mit globalen meteorologischen Analysedaten und anderen hochauflösenden Beobachtungen aus demselben Zeitraum. Schwitalla weisst darauf hin, dass er durch die Konzentration auf eine Jahreszeit die Fähigkeit eines Modells überprüfen kann, das Wetter in einer Region in diesem Zeitraum statistisch vorherzusagen. Dies kann wiederum dazu beitragen, die Vorhersagequalität zukünftiger unerwünschter Wetterereignisse wie Dürren oder Hitzewellen zu verbessern.
In seiner jüngsten Arbeit hat Schwitalla von Februar bis Juni 2015 eine Simulation über den gesamten Globus (ohne die Eiskappen) mit ultrahoher Auflösung—Quadrate mit 3 auf 3 Kilometern—durchgeführt. Durch diese höchst rechenintensive Modellierung können Forscher testen, ob ihr Modell fähig ist, Wetter- und Klimaphänomene auf der Ebene zu modellieren, die dem jeweiligen Forschungsinteresse am besten entspricht.
Schwitalla hofft nun auf Zugang zur gesamten Hazel Hen und ihrem Nachfolgesystem, um mit seinem Team einen weiteren großen Sprung in der Klimaforschung zu wagen. So wollen er und seine Gruppe in Zukunft eine Auswahl jahreszeitlicher Simulationen durchführen und die Auflösung nach und nach auf einen Kilometer erhöhen. Dadurch kann das Team die Prognoseunsicherheit des Modells bewerten und eine bessere Darstellung der physikalischen Prozesse erstellen.
Neben relativ kleinen Zeitspannen in ultrahoher Auflösung nutzen die Hohenheimer Forscher die HLRS-Ressourcen auch, um größere Klimatrends in ferner Zukunft zu prognostizieren.
ReKliEs-De lautet der Name eines dieser Projekte. Drs. Kirsten Warrach-Sagi und Viktoria Mohr haben während der letzten drei Jahre gemeinsam mit anderen Klimaforschern daran gearbeitet, das Erdklima der Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft über 140 Jahre hinweg zu modellieren. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) finanziert und ist Teil einer Initiative, die zu einer großen Reihe von europäischen Simulationen beiträgt. Diese wird wiederum vom Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) gefördert und soll globale Klimamodelle so weiterentwickeln, dass sie auf der Ebene von Kontinenten präziser werden.
Dafür nutzten Warrach-Sagi und ihre Mitarbeiter 97 Millionen Kernstunden der Hazel Hen und erzeugten während ihrer Simulation 2 Petabyte an Daten—mehr als 2 Millionen Gigabyte—bei 5.400 Kernen pro Lauf und vier parallel durchgeführten Läufen. Sie modellierten Klimamuster von 1958 bis zum Jahr 2100, während sie das Klima in 1-Minuten-Zeitschritten simulierten und pro drei Stunden simulierter Zeit Daten exportierten.
Die Ergebnisse prognostizieren verheerende Auswirkungen auf die Ernte des Winteranbaus in Deutschland: Würde sich die Erde im nächsten Jahrhundert um eine Durchschnittstemperatur von 4° C erwärmen, werden die Sommer in Südwestdeutschland heißer und trockener und die Winter wärmer und feuchter, während Nordostdeutschland feuchter sein würde als heute. Diese Durchschnittserwärmung könnte erreicht werden, wenn die Treibhausgasemissionen nicht nach Standards wie dem Pariser Übereinkommen von 2015 reduziert werden.
Das Team hat die wichtige Aufgabe, seine Datensätze auf der Website der Earth System Grid Federation (ESGF) zur Verfügung zu stellen, was bedeutet, dass das riesige Datenvolumen irgendwo gespeichert werden muss. Laut Warrach-Sagi verbringen die Forscher einen Großteil ihrer Zeit damit, Analysedaten auf Rechner auf- und wieder abzuspielen, diese für längerfristige Speicherung zu übertragen und herauszufinden, was davon für andere Wissenschaftler am wertvollsten ist. Die Datensätze werden auf der ESGF-Website gehostet, damit andere Klimaforscher diese Daten zum Beispiel für Folgenabschätzungen in den Bereichen Landwirtschaft, Forstwirtschaft oder Hydrologie verwenden können.
Aufgrund der wachsenden Rechenleistung ist Warrach-Sagi zuversichtlich, dass nicht nur der Klimawandel in höherer Auflösung modelliert werden kann. Klimaforscher sollen sich auch auf einen breiteren, multidisziplinären Modellansatz stützen können, der bessere Vorhersagen über die Auswirkungen des Klimawandels auf andere mögliche Aspekte der menschlichen Aktivität zulässt. Die Klimaforscherin nutzt WRF zunehmend, um Landnutzungseffekte zu untersuchen und möchte mit diesen Simulationen bald Pflanzenwachstumsmodelle berechnen.
—Eric Gedenk
