Added Value and regional effects in the multidecadal trends of a very high-resolution regional climate long-term model simulation at the coasts of Northern Germany

Abstract

Wind speed is a very important atmospheric variable, because it may cause storm surges, damages and high economic losses. Therefore, particularly for coastal areas and preventive protection measures, it is essential to learn more about changes in storminess, wherefore a long, homogeneous meteorological time series is needed. A consistent, gridded data set was computed with a regional climate model with a very high convection-permitting resolution. This is one of the very first atmospheric model simulations with such high resolution covering several decades. This thesis aims to extend the knowledge of the added value and regional effects in the multidecadal trends with the focus on wind speed in a very high-resolution hindcast. Firstly, the effect of spectral nudging on the simulation with a small model domain size of about 700 x 500 km was examined. Subsequently it was investigated if the high-resolution regional climate model adds value in terms of high wind speeds in comparison to the driving regional climate model data set with a coarser grid distance. Furthermore, the question is answered weather the variability and long-term changes of different variables have any crucial regional effects, which justify such expensive high-resolution and long-term simulations. In the first part of the thesis, it is shown that spectral nudging has only little effect on the simulation when the model region is relatively small and that it is not necessary for regional climate model domain sizes of only several hundred kilometers in diameter and over flat and homogeneous terrain. Concerning the added value of the high-resolution simulation, it was found that the convection-permitting resolution simulation has, in most cases, a better agreement with observational data than the coarse grid resolution simulation. The added value is more distinct for the synoptic comparisons than for the multiple storm studies analyzed with statistical measures like the Brier Skill Score. This is mainly a result of the convection, which was not parameterized in this simulation. The high-resolution model simulation is also able to capture small-scale features, which indicates an added value for atmospheric phenomena such as convective precipitation or post-frontal cloud cover. However, the added value strongly depends on region, time period and variable. Findings related to the long term changes show the most clear and significant positive trends in temperature and wind speed. Spatial structures in the trends are weak. The strongest regional details were found in the precipitation and 10 m wind speed like the city effects with lower trends in the mean wind.

Die Windgeschwindigkeit ist eine sehr wichtige atmosphärische Variable, weil hohe Windgeschwindigkeiten Sturmfluten, Schäden und hohe wirtschaftliche Verluste verursachen können. Gerade für Schutzmaßnahmen der Küstengebiete ist es wichtig, mehr über Veränderungen in der Sturmaktivität zu erfahren. Dafür wird aber eine lange, homogene Zeitreihe meteorologischer Variablen benötigt. Ein konsistenter, gegitterter Datensatz wurde mit einem regionalen Klimamodell mit einer sehr hohen Auflösung berechnet, bei der es möglich ist konvektive Prozesse explizit zu simulieren. Dies ist eine der ersten atmosphärischen Modellsimulationen mit einer solch hohen Auflösung, die mehrere Jahrzehnte umfasst. Diese Arbeit zielt darauf ab, das Wissen über den Mehrwert und multidekadische Trends mit dem Fokus auf Windgeschwindigkeit in einer sehr hochauflösenden Simulation der vergangenen sieben Dekaden zu erweitern. Zunächst wurde der Effekt des spektralen Nudgings auf die Simulation mit einer kleinen Modelldomänengröße von etwa 700 x 500 km untersucht. Anschließend wurde untersucht, ob das hochauflösende regionale Klimamodell im Vergleich zum regionalen Klimamodell mit einem gröberen Gitterabstand, das zum Antrieb verwendet wurde, einen Mehrwert in Bezug auf hohe Windgeschwindigkeiten liefert. Darüber hinaus wird die Frage beantwortet, ob die Variabilität und die langfristigen Veränderungen verschiedener meteorologischer Variablen entscheidende regionale Auswirkungen haben. Im ersten Teil der Arbeit wird gezeigt, dass das spektrale Nudging nur wenig Einfluss auf die Simulation hat, wenn die Modellregion relativ klein ist und dass es für regionale Klimamodellgebietsgrößen von wenigen hundert Kilometern Ausdehnung über flachem und homogenem Gelände nicht benötigt wird. In Bezug auf den Mehrwert der hochauflösenden Simulation wurde festgestellt, dass die konvektionsauflösende Simulation in den meisten Fällen eine bessere Übereinstimmung mit Beobachtungsdaten aufweist als die Simulation mit größerem Abstand der Gitterpunkte. Der Mehrwert ist für die synoptischen Vergleiche deutlicher als für die Sturmstudien, die mit statistischen Maßen wie dem Brier Skill Score analysiert wurden. Dies ist hauptsächlich auf Grund der Konvektion, die in dieser Simulation nicht parametrisiert wurde, sondern explizit berechnet wird. Die hochauflösende Modellsimulation ist auch in der Lage, kleinskalige Phänomene zu erfassen, was einen Mehrwert für atmosphärische Prozesse wie Konvektionsniederschlag oder postfrontale Bewölkung ist. Der Mehrwert hängt jedoch stark von der Region, dem Zeitraum und der Variable ab. Die langfristigen Veränderungen zeigen die deutlichsten und signifikantesten positiven Trends bei der Temperatur und Windgeschwindigkeit. Räumliche Strukturen in den Trends sind schwach. Die stärksten regionalen Details wurden im Niederschlag und in der 10 m Windgeschwindigkeit gefunden, wie beispielsweise der Stadteffekt, aus dem niedrigere Trends im Mittelwind resultieren.