Im Rahmen meines Doktorats beschäftige ich mich gerade intensiv mit der Atmosphäre. Was hat das aber im Eis- und Klima-Blog zu suchen? Nun ja, um die Entwicklung von Gletschern simulieren zu können, benötigt man Informationen über den Zustand der Atmosphäre darüber: Wie ist dort die Temperatur, wie viel Regen oder Schnee fällt – nur als Beispiel. Nicht auf jedem Gletscher steht eine Wetterstation aufgrund des Aufwandes und der Kosten. Ganz abgesehen davon könnte eine Wetterstation auch nicht in die Zukunft blicken. Aus all diesen Gründen greifen wir daher auf Modelle zurück.
Nachteile in Kauf nehmen?
Das Modell mit dem ich arbeite nennt sich ICAR, was ausgeschrieben etwas sperrigerer klingt und für „Intermediate Complexity Atmospheric Research model“ steht. Es ist aus verschiedenen Gründen sehr interessant für unsere Forschungsgruppe. Es gibt zwar globale Modelle, die alle benötigten Daten liefern könnten, weil sie ohnehin die Atmosphäre über dem gesamten Planeten berechnen. Jedoch ist im Allgemeinen deren Auflösung zu gering, um Wetter und Klima im Gebirgsraum gut genug abzubilden. Warum dem so ist, ist in der nächsten Abbildung ganz gut zu sehen. Während globale Modelle vereinfacht gesagt mit der linken Auflösung rechnen, rechnet ICAR für eine bestimmte Region mit der Auflösung rechts. Dafür benötigt ICAR deutlich weniger Rechenzeit als herkömmliche Modelle der regionalen Wettervorhersage und Klimamodellierung.
Außerdem basiert ICAR auf physikalischen Gesetzen, spart aber durch die Verwendung einer vereinfachten Variante der Navier-Stokes-Gleichungen (diese beschreiben die atmosphärischen Luftströmungen) immens Rechenzeit ein. Man könnte annehmen, dass alle Modelle auf physikalischen Gesetzen basieren. Jedoch gibt es auch die Möglichkeit statistische Methoden anzuwenden. Dazu muss man allerdings vor Ort Messungen über längere Zeiträume und von hoher Qualität haben – etwas, das gerade auf Gletschern beziehungsweise in schwer zugänglichem Gelände zumeist nicht der Fall ist.
Wegen der getroffenen Vereinfachungen kann mit ICAR nicht jede Situation abgedeckt werden. Das klassische Wärmegewitter wird man zum Beispiel vergeblich suchen. Aber so ist das mit Vereinfachungen – man erkauft sich einen Vorteil (geringe Rechenzeit) durch einen oder mehrere Nachteile. Die Frage ist, wie sehr diese Nachteile in der betrachteten Region zu tragen kommen und ob die Vorteile überwiegen. Gibt es dort viele Wärmegewitter? Oder sind die Vereinfachungen sogar zu umfassend, sodass die Ergebnisse nicht mehr sinnvoll sind?
Die Grenzen der Modelle
Wie kann sich ein Modell nun bewähren? Im Fall von wissenschaftlichen Modellen werden diese gegen Messdaten getestet oder „evaluiert“. Dabei ist man sich durchaus bewusst, dass diese Modelle nicht die vollständige Realität abbilden, sondern nur eine Vereinfachung. Man kennt ihre Fehler und wo ihr Gültigkeitsbereich endet. Beispielsweise wurden, als Albert Einstein seine Relativitätstheorie formulierte, ja nicht plötzlich alle Berechnungen falsch, die mit der Mechanik von Newton durchgeführt wurden. Auch rechneten nicht plötzlich sämtliche Wissenschafter alles nur mehr relativistisch. Kein Mensch bemüht die Relativitätstheorie, um zu berechnen, wie lange eine Reise zwischen zwei Ländern bei gegebener Geschwindigkeit dauern wird. Das kann man schon machen, aber die gewonnene Genauigkeit liegt in einem Bereich, der für praktische Belange bedeutungslos ist. Anders ist dies, wenn sich etwas so schnell bewegt, dass die Abweichungen zwischen dem was Newton voraussagt und dem was Einstein voraussagt groß genug werden – wie zum Beispiel im Fall von Myonen.
Bevor wir zu weit abschweifen: Trotz dieser Unvollkommenheiten, Ungenauigkeiten oder Fehler sind Modelle nicht wertlos – man muss nur wissen, wo ihre Grenzen sind. Ist ein Modell praktisch und funktioniert in diesem Rahmen, gibt es keinen Grund, es zu verwerfen, selbst wenn es in anderen Bereichen vollständig versagt.
Neuseeland als Testgebiet
Um nun eine Idee davon zu bekommen, ob ICAR, das von mir verwendete Modell, das hält, was es verspricht, haben wir es gründlichen Tests unterzogen, die über die bisherigen deutlich hinausgehen. Anstatt direkt in den europäischen Alpen loszulegen, haben wir uns zunächst für eine andere Region entschieden, die – auf den ersten Blick – ideale Voraussetzungen bieten sollte: Die Südinsel von Neuseeland. Auch haben wir uns zunächst darauf beschränkt herauszufinden wie gut ICAR Niederschlag modellieren kann. Dazu ist es nämlich nötig, dass Größen wie Lufttemperatur, Stärke des Aufwinds und relative Luftfeuchte vom Modell schon halbwegs korrekt berechnet werden. Man schlägt quasi mehrere Fliegen mit einer Klappe.
Warum aber gerade die Südinsel von Neuseeland? Hier sind die meteorologischen Bedingungen vergleichsweise einfach und sie kommen den Annahmen der dem Modell zugrunde liegenden Theorie eher entgegen. Der Wind weht zumeist von West oder Nordwest und trifft beinahe rechtwinklig auf die dortige Gebirgskette, die südlichen Alpen. Deren Gipfel erheben sich bis auf 4.000 Meter. Die Kombination aus feuchtem Wind und Gebirgszug führen nun zu einer sehr markanten Niederschlagsverteilung mit einem Maximum an Niederschlag in den Alpen.
Übrigens sind die jährlichen Mengen ziemlich beeindruckend. An der Westküste fallen bis zu 4.000 Liter pro Quadratmeter, während nahe am Hauptkamm der südlichen Alpen 14 000 Liter pro Quadratmeter möglich sind. Zum Vergleich: In Wien fielen 2017 „nur“ 600 . Diese große Menge an Niederschlag hat Forscher auch schon zu (für mich zumindest) witzigen Titeln ihrer Artikel angeregt – mein Favorit in diesem Zusammenhang: „Wie nass ist das nasseste Nass an der nassen Westküste?“, im Original: How wet is the wettest wet of the wet West Coast?. Je weiter nach Osten man sich bewegt, desto geringer werden die Niederschlagsmengen.
Für die Alpen
Warum nun das Modell an Neuseeland testen? Funktioniert ICAR hier nicht, dann ist es sehr unwahrscheinlich, dass es in den europäischen Alpen, wo die Bedingungen komplexer sind, anwendbar wäre.
Um festzustellen ob ICAR „funktioniert“ fehlt uns aber noch ein Puzzlestück. Wir brauchen Messdaten in den südlichen Alpen, denn jedes Modell muss an der Realität gemessen werden. Erst dann wissen wir ob ICAR das reproduzieren kann, was vor Ort passiert. Die Messdaten wurden uns dankenswerterweise von lokalen Kooperationspartner zur Verfügung gestellt: Dem neuseeländischen Institut für Wasser und Atmosphärenforschung (NIWA) sowie der Universität von Otago.
Letztlich haben wir festgestellt, dass ICAR an den meisten Wetterstationen eine Verbesserung gegenüber des globalen Modells bringt. Das allein ist schon eine nicht unerhebliche Erkenntnis – denn wäre dem nicht so, könnte man sich viel Arbeit oder Rechenzeit am Großrechner sparen und einfach eben das globale Modell verwenden (zumindest im Prinzip). Auch die Verteilung des Niederschlags auf der Südinsel Neuseelands kann ICAR gut abbilden, wenngleich es im Detail Abweichungen gibt. In der Grafik unten zeigt die beste Näherung wie das Niederschlagsmuster tatsächlich sein sollte. Eine Approximation deshalb, weil man eine derart große Zahl an nötigen Messstationen nicht aufstellen und in Stand halten kann, um diese Verteilung zu ermitteln. Also muss unter anderem aus vorhandenen Daten extrapoliert werden, um auf dieses Muster zu kommen. Zum Vergleich ist auch gezeigt, wie die Niederschlagsverteilung im globalen Modell aussieht – der Detailgewinn durch die Verwendung von ICAR ist sehr deutlich.
Viel Potential
Was wir jedoch auch festgestellt haben ist, dass ICAR die gemessenen Niederschlagsmengen (Regen, Schnee und Graupel) an den meisten Messstationen deutlich unterschätzt. Das ist natürlich problematisch. Würde man einen Gletscher mit diesen Eingangsdaten modellieren, würde er wohl, sofern sich sonst nichts ändert, schnell schrumpfen. Weshalb Niederschlag fehlt, geht aus unserer Arbeit nicht hervor, wir haben aber ein paar Ideen, woran es liegen könnte – aber das ist etwas für weitere Forschungen.
Das ist natürlich auch nur ein Auszug aus unseren Ergebnissen. Wie oben schon angedeutet, sind auch noch lange nicht alle Fragen beantwortet. Es gibt mehr als genug Richtungen, in die weiter geforscht werden kann und wird. ICAR ist, obwohl inzwischen drei Jahre alt, ein noch relativ junges Modell. Es ist noch viel zu tun, um ein tiefergehendes Verständnis dafür zu entwickeln, wie es sich unter verschiedenen Bedingungen verhält und wo seine Grenzen tatsächlich liegen. Damit einher geht auch, dass trotz unserer detaillierten Analyse noch nicht genug Vertrauen in ICAR vorhanden ist, um (beispielsweise) Gletschermodelle mit ICAR-Daten zu füttern. Aber wir sehen Potential und haben Schwächen des Modells identifiziert – das ist schon eine wichtige Erkenntnis auf der man aufbauen kann.
Literaturhinweise
- Gutmann, E., Barstad, I., Clark, M., Arnold, J., and Rasmussen, R.: The Intermediate Complexity Atmospheric Research Model (ICAR), Journal of Hydrometeorology, 17, 957–973, 2016.
- Horak, J., Hofer, M., Maussion, F., Gutmann, E., Gohm, A., and Rotach, M. W.: Assessing the added value of the Intermediate Complexity Atmospheric Research (ICAR) model for precipitation in complex topography, Hydrol. Earth Syst. Sci., 23, 2715-2734, 2019.
- MA23, Niederschlagstabelle Wien
- Chinn, T. J. „How wet is the wettest of the wet West Coast.“ New Zealand Alpine Journal 32 (1979): 85-88.
- Tait, A. and Turner, R.: Generating multiyear gridded daily rainfall over New Zealand, Journal of Applied Meteorology, 44, 1315–1323, 2005.
