Kopplung von Prozessen inHydrosphäre, Atmosphäre und

terrestrischer/aquatischer BiosphäreDr. Dieter GertenBiosphere Group

Earth System Analysis Research DomainPotsdam Institute for Climate Impact Research

Potsdamgerten@pik-potsdam.de

Dr. Stefan HagemannTerrestrial Hydrology GroupDept.: Land in the Earth SystemMax Planck Institute for MeteorologyHamburgstefan.hagemann@zmaw.de

AG 4 – Workshop Großskalige Hydrologische ModellierungKelkheim-Eppenhain, 31.10.–02.11.2007

Content of this talk

Current Earth System Model componentsHydrological extremes Forcing hydrology models with climate model outputFeedbacks Atmosphere – Hydrosphere

Feedbacks Land use change – HydrosphereFeedbacks Hydrosphere – Terrestrial & Aquatic Biosphere(Ecological Impacts of Changing Water Quantities)

CO2DMSMomentumEnergyWater

Ocean

Atmosphere

Emissions

Dust

Sun

Dynamics Aerosols Chemistry

Land SurfaceHydrologyPhotosynthesisPhenologyRespiration

DynamicsSea-iceBiologyChemistry

River runoff

MPI-ESM: Processes

MomentumEnergyWater

ECHAM5 HD

PRISM coupler

MPI-OM 1.5°L40

Sun ECHAM5 T63L31

Concentrations(GHG, SO4)

IPCC simulations: MPI-M GCM model components

Atmosphere

Ocean/Sea Ice

Discharge

Land

Change in the mean climate

Change in extremes

Large regional dependenceHigh resolution required Downscaling of GCM results necessaryDynamical downscaling using RCMs, e.g. REMOStatistical downscaling, e.g. WETTREG

Climate change impacts

Rheineinzugsgebiet: (REMO 0.16º SRES B2)

Heisse Tage (max >30)

0

5

10

15

20

25

30

35

40

1961 1971 1981 1991 2001 2011 2021 2031 2041Jahre

Anz

ahl

Frost Tage (min<0)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

1961 1971 1981 1991 2001 2011 2021 2031 2041Jahre

Anz

ahl

Eis Tage (max<0)

0

5

10

15

20

25

3035

40

1961 1971 1981 1991 2001 2011 2021 2031 2041

Jahre

Anz

ahl

Sommer Tage (max>25)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

1961 1971 1981 1991 2001 2011 2021 2031 2041Jahre

Anz

ahl

Sommertage (max >25 ºC)Frosttage (min < 0 ºC)

Eistage (max < 0 ºC) Heisse Tage (max >30 ºC)

Plot by Katharina Bülow, MPI-M

Niedrigwasserperioden (Q < 750 m2/s) Pegel Kaub

0

2

4

6

8

10

12

14

3 bis 7 8 bis 14 15 bis 21 > 21

Periodenlänge (in Tagen)

Anza

hl

Nied

rigw

asse

rper

iode

n 1961-19902021-2050

Periodenlänge (Tage)

Niedrigwasserperioden (Q < 750 m³/s)

Messstation Kaub

Anz

ahl d

erN

iedr

igw

asse

rper

iode

n

Niedrigwasserperioden im Rhein, B2

Plot by Eva Starke, MPI-M

Winter

Sommer

1961-1990 (2021-2050) - (1961-1990)

B2 Zahl der nassen Tage (>20 mm/Tag) : Elbe

Plot by Katharina Bülow, MPI-M

Precipitation, Evaporation & 2m Temperature

(daily values)

Interpolation to 0.5 degree

Land Surface Hydrology Modele.g. Simplied Land surface scheme

River Routinge.g. Hydrological Discharge model

Surface Runoff Drainage

Discharge

Hydrology model forced by climate model input

Historical Climate (1860 – present), Focus: 1961-1990

Scenarios (present to 2100), Focus: 2071-2100Low emission scenario: B1Moderate emission scenario: A1BHigh emission scenario: A2

GCM: ECHAM5 / MPI-OM3 ensemble members for historical control simulation and each scenario

Horizontal Resolution of ECHAM5: T63 ~ 200 kmForcing with observed / prescribed (for scenarios) concentrations of CO2, Methane, N2O, CFCs, Ozone (Tropos-/Stratosphere), Sulfate Aerosols (direct and 1. indirect effect)

Application to GCM: MPI-M IPCC simulations

Nile

A = 6 largest Arctic Rivers = Mackenzie, N Dvina, Ob, Yenisey, Lena, Kolyma

Amazon

Congo

Mississippi Yangtze Kiang

Amur

Ganges/Brahmaputra

Danube

BalticSea

A AA

A A A

Parana Murray

Vertical fluxes by GCM or by LSHM

Implication on projected changes of discharge

Problems and uncertainties

UncertaintiesChoice of the climate model (GCM or RCM)Choice of the emission scenarioNatural climate variabilityChoice of the GCM forcing used for downscalingChoice of the hydrology model

Problems in river routingInterpolation from climate model grid to 0.5 grid requiredOften a Land Surface Hydrology Model (LHSM) is required to force a river routing modelSimulated discharge largely depends on the quality of precipitation and snowmelt used as forcingAvailable discharge observations (e.g. from GRDC) often end in the 80s

Problems and uncertainties

Future WorkOne aim of WATCH is to provide global LSHMs and methods to useforcing from climate modelsThese LSHMs shall include river routing, irrigation, dams, and groundwater schemes

Climate model LHSM = One way couplingInvestigation of feedbacks requires two-way coupling

Soil moisture – precipitation feedback Reduced precipitation Drying of soil = less soil moisture

less evapotranspiration less local recycling of moisture into the atmosphere less precipitation

Snow – albedo feedbackWarming less precipitation falling as snow, increased snowmelt lower surface albedo more energy uptake of surface warming of surface increased snowmelt

DesertificationWarming more droughts drying of soil and erosion less water storage capacities of soil more runoff, less infiltration further drying

Feedbacks: Atmosphere–Hydrology

Permafrost Warming permafrost melting

increase in wetlands increased methane production release of stored soil carbon

increased atmospheric GHG

WetlandsIncrease may lead to more methane productionDecrease may yield results similar to the soil moisture–precipitation feedback

Further topics that may involve important feedbacks Groundwater

Feedbacks: Atmosphere–Hydrology

Hohe CO2-Konzentration⇒ Stomata schließen eher⇒ Wasserverlust durch Transpiration sinkt

bei gleicher CO2-Aufnahme⇒ höhere Wassernutzungseffizienz

physiologischer CO2-Effekt⇒ geringere Transpiration

→struktureller CO2-Effekt⇒ höhere Biomasse⇒ höhere Transpiration

Änderung der NPP

Leipprand 2004

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

-60 -40 -20 0 20 40 60 80

latitude

2*CO2

Feedbacks Atmo-/Hydro-/Biosphäre: Die direkten CO2-Effekte

Gedney et al., Nature, 2006

Mögliche Auswirkungen der CO2-Effekte auf den Abfluss

Piao et al., PNAS, 2007

Quantifizierung der (simultanen)physiologischen und strukturellen Effekteerfordert Kopplung von hydrologischer und Vegetationsmodellierung

Trends 1961-2000

Welche makroskaligen hydrologischen Modellfamilien gibt es?

WaterGAP (Alcamo/Döll, Universitäten Kassel/Frankfurt)Macro-PDM (Arnell, Universität Southampton)WBM (Vörösmarty, Universität New Hampshire)TRIP (Oki, Universität Tokyo)IMPACT-WATER (Rosegrant, Int. Food Policy Research Institute)+ HBV etc. (< kontinentale Skala)

Biogeography models Biogeochemistry modelsBIOME (Prentice et al. 1992),...

BIOME3 ...(Haxeltine & Prentice 1996)

Biosphere models

(Sitch et al. 2003)

Dynamic Global Vegetation Models

LPJ

CENTURY, TEM, ...

IBIS, HYBRID, SDGVM, TRIFFID, MC1

GeneralCirculation

Models

terrestrische Biosphäre(und Wasser)

Wasserbedarf u. -dargebot

Klimasystem

Prozesse in Biosphärenmodellen (z.B. LPJ)

Sekunden Minuten Stunden Jahre Jahrzehnte Jahrhunderte

Moleküle

Zellen

Blätter

Pflanzen

Ökosysteme

Biosphäre

Kohlenstoffallokation,Wachstum

Konkurrenz um Ressourcen,ökologische Strategien

Räumliche Vegetations-Verbreitung(dynamisch)

Photosynthese

Stoffwechsel der Pflanzen

Globale Biogeochemie

Störungen und SukzessionSturm, Feuer

Gekoppelter Wasser- und

Kohlenstoffhaushalt

reg. Modelle

Feedback Bewässerung/Landbedeckung − Durchfluss

LPJmL-Simulationen,potenziell natürliche Vegetation minus Simulation mit Landnutzung und Bewässerung, Klima 1971-2000

%

Globaler Impakt von Landnutzungsänderungen: 4.8% mehr DurchflussGlobaler Impakt von Bewässerung: 1.3% weniger DurchflussGlobaler Impakt von 2 x CO2 (Zukunft): ~ 2% mehr Durchfluss

%-Änderung durch Landbedeckungsänderungen und Bewässerung

Wasserressourcen für Mensch und Biosphäre

Niederschlag

›Grünes‹ Wasser

terr. Ökosysteme, unbewässerteLandwirtschaft

BewässerungTrinkwasser …aquatische Ökosysteme

›Blaues‹ Wasser

Green and blue water consumption on cropland

Bisherige Wasserstress-Indikatoren nur für blauesWasser, z.B.:

Neue Indikatoren: Integration von blauen und grünen Wasseressourcen/NutzungenPerson proeit Verfügbark

:Index-Falkenmark

gsdichteBevölkerunCR eitVerfügbark

EntnahmeCR

:Index-ätsKritikalit

•

∗

=

•

Niederschlag

terrestrischeÖkosysteme

WeidenAckerland

BewässerungIndustrie & Haushalte

Fluss- bzw. Auenökosysteme

Hochwasserabfluss

Konzeptionalisierung eines neuen Wasserstress-Indikators

Blauer und grüner Wasserbedarf/-stress in der Landwirtschaft

Blaues Wasser (BW / cap.)

BW = Q

Blaues u. grünes Wasser (BW / cap. + GW / cap.)

GW = Pc - Qc

c = Ackerland

Wasserbedarf/-stress aquatischer Ökosysteme

„Environmental Flow Assessment“:„How much of the original flow regime of a river should continue to flow down it and onto its floodplainsin order to maintain specified, valued features of the ecosystem?“ (Tharme 2003)

Eine Ableitung des ökologischen Wasserbedarfs

Tharme 2003

Ökologischer Niedrigwasserbedarf (ÖNB)Gewässerzustand Bedarfnatürlich Q50gut Q75moderat Q90schlecht –

Ökologischer Hochwasserbedarf (ÖHB)– dto. abhängig vom Abflussregime (Q90)

ÖWB = ÖHB + ÖNB

Smakhtin, Revenga & Döll 2004

ein erweiterter Wasserstress-Index:

WSI = Entnahme / Dargebot

WSIÖ = Entnahme / (Dargebot – ÖWB)

Nummern:>10% der Fischarten verschwinden.

Abfluss

Zusammenhänge mit Fischartenspektrum

Xenopoulos et al. 2005

Wasserbedarf-/stress terrestrischer Ökosysteme

mittl. jährl. Wasserlimitierung, 1961–90

mittl. jährl. Bodenfeuchte, 1961–90

Wasserlimitation der terrestrischen Nettoprimärproduktion

Gerten et al., GRL, 2005

Danke fDanke füür die r die Aufmerksamkeit!Aufmerksamkeit!