Project

Discipline

Atmospheric Dynamics; Climate Change

Lead
Beobachtungen, Modellsimulationen und theoretisches Prozessverständnis deuten einheitlich darauf hin, dass Starkniederschläge auf globaler Skala infolge der Erwärmung zunehmen werden. Hauptgrund dieser Zunahme ist, dass wärmere Luft mehr Feuchte transportieren kann. Wie gross die Zunahme der Starkniederschläge auf regionaler Skala sein wird und welche Regionen am stärksten betroffen sein werden, hängt allerdings von möglichen Änderungen der atmosphärischen Zirkulation ab und Klimamodell-Projektionen dazu sind mit erheblichen Unsicherheiten behaftet.
Lay summary
Inhalt und Ziel des Forschungsprojekts Übergeordnetes Ziel dieses Projekts ist es, die Unsicherheiten regionalen Projektionen von Extremniederschlägen zu reduzieren. Unser Projekt basiert auf der Hypothese, dass die Zuverlässigkeit der Modellsimulationen heutiger Niederschlagsextreme mit den Vorhersagen der entsprechenden Modellen zusammenhängen. Insbesondere untersuchen wir inwiefern die unterschiedlichen Beiträge atmosphärischer Zirkulation zu zukünftigen Änderungen der Extremniederschläge mit den heutigen dynamischen Prozessen zusammenhängt, die Niederschlagsextreme verursachen. Die Eigenschaften der Wettersysteme, die zu extremen Niederschlägen führen und die grossräumigen Muster extremer Niederschläge, werden in Beobachtungen und Modellsimulationen quantifiziert und verglichen. Schliesslich werden diese Zusammenhänge verwendet um die Unsicherheiten in Vorhersagen künftiger Extremniederschlagsänderungen zu reduzieren. Wissenschaftlicher und gesellschaftlicher Kontext des Forschungsprojekts Kleinere Unsicherheiten in Klimamodell-Projektionen von Extremniederschlägen ist ein wichtige Voraussetzung für die zuverlässige Planung von Anpassungsmassnahmen an den Klimawandel wie zum Beispiel Hochwasserschutz.

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Last update: 28.02.2022

Projections of future extreme precipitation intensities are subject to substantial uncertainties, in particular due to uncertainties in changes in the underlying dynamical processes. The goal of this project is to reduce these uncertainties with the help of dynamical constraints. We hypothesize that dynamic contributions to future changes in extreme precipitation are related to the present-day dynamical processes causing precipitation extremes. To test this hypothesis, we will combine large initial condition ensembles of global climate models with reanalysis data and observations of extreme precipitation intensities. The properties of weather systems driving extreme precipitation dynamics as well as the seasonality and spatial patterns of extreme precipitation associated with large-scale dynamical features will be quantified in observations and model simulations of present-day and future climate. Storylines of future regional changes in extreme precipitation will be developed following different dynamical changes. Finally, constrained estimates of future extreme precipitation changes will be produced considering the models' fidelity in representing the driving weather systems, seasonality and relation to the large-scale spatial patterns. The expected reduction in uncertainties obtained from these constraints will have immediate impacts for many applications that rely on model projections of extreme precipitation changes, e.g., for adaptation and planning purposes