1 / 22

Climate Data Interpolation and Analysis with REMO-UBA

Explore REMO-UBA high-resolution climate data interpolation and analysis methods for temperature, precipitation, radiation, and more, including anomalies and comparisons. Investigate the relationship between temperature, cooling degree days, and heating degree days.

rafael-reed
Download Presentation

Climate Data Interpolation and Analysis with REMO-UBA

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Klimadapt: Interpolation der REMO UBA Daten und Untersuchung von Kühl- und Heizgradtagen mit StartClim DatenUniversität für Bodenkultur, WienDepartment für Wasser-Atmosphäre-UmweltInstitut für MeteorologiePatrick Haas, Herbert Formayer

  2. Überblick • REMO UBA Daten mit einer Auflösung von 10 km (870 Punkte in Österreich): • 2m Temperatur • Niederschlag • Strahlung • Spezifische Feuchte • Druck • 9998 Waldinventurpunkte • 95440 Hydrologische Punkte • Parameter: • Tagesmitteltemperatur, Niederschlag • Strahlung, Dampfdruckdefizit (nur Wald)

  3. REMO UBA Gitter

  4. Daten - Datenverarbeitung • Modell: REMO-UBA (GCM: ECHAM5) • Szenarien: A1B, A2, B1 • CTL: 1961-1990, SCE: 2001-2100 • Glätten durch Mittelung von jeweils 9 Feldern • Erstellung von Anomalien: Sce-Ctl • Annahme: Anomalien sind nicht von der Höhe abhängig • Die Höhe der Gitterpunkte von REMO UBA und dem Interpolationsgitterpunkt kann unterschiedlich sein • Interpolation der Anomalien mit einer auf Dreiecken basierenden linearen Methode

  5. Vergleich: Original und 9er Mittel

  6. Niederschlags Anomalien REMO UBA

  7. Änderung Niederschlag 2050 - Jahreszeiten

  8. Temperatur Anomalien REMO UBA

  9. Temperatur Anomalien 2050 - Jahreszeiten

  10. Vergleich Szenarien - Temperatur

  11. Vergleich Szenarien – zeitlicher Verlauf

  12. Vergleich Szenarien Niederschlag

  13. Interpolation – T,RR,Rad • T:additive Anomalie Tanom=Tsce-Tctl Tsce= T61-90+ Tanom • RR: multiplikative Anomalie fRR = RRsce/RRctlRRsce= RR61-90fRR • Rad: multiplikative Anomalie fRad = Radsce/RadctlRadsce= Rad61-90 fRad

  14. Interpolation Temperatur

  15. VPD Interpolation Da viele VPD Werte sehr klein sind, würden die multiplikativen Faktoren sehr gross werden - daher Umweg über die relative Luftfeuchte Mit Druck (p) und spezifischer Feuchte (p) erhält man den Dampfdruck (e) Mit der Temperatur lässt sich der Sättigungsdampfdruck errechnen: Die relative Feuchte ist: Die Anomalien von f werden nun interpoliert

  16. Änderung VPD und Strahlung

  17. Kgt und Hgt - Methode und Daten • Daten: Tagesdaten, StartClim (71 Stationen) • Zeitraum: 1948-2005 • Methode • Scatterplot Kgt-Tmit • Addition von T=1,2,3,4 °C um die Temperaturerhöhung • Funktion durch die Punkte finden

  18. Kühlgradtage (Kgt) Heizgradtage (Hgt) • Definitionen: • Kgt: Summe(t-18.3) für t>18.3°C • Hgt: Summe(20-t) für t<12 °C • Tsum: Summe(t) für t>30°C • Tmit ist die mittlere Tagesmitteltemperatur über 1948-2005 • Gesucht: Zusammenhang von Tmit mit den anderen Parametern

  19. Zusammenhang Kgt-Tmit

  20. Zusammenhang Hgt-Tmit

  21. Zusammenhang Tsum-Tmit

  22. Danke http://www.boku.ac.at/imp/klima/presentations/klimadapt_interpolation.ppt Mag. Dr. Patrick Haas Universität für Bodenkultur Wien Department Wasser-Atmosphäre-Umwelt Institut für Meteorologie http://homepage.boku.ac.at/phaas

More Related