downscalingmethoden

Downscaling Methoden beziehen sich auf Verfahren, die großskalige Daten aus globalen Klimamodellen oder anderen grob skalierten Quellen in regionale oder lokale, hochauflösende Informationen übertragen. Sie dienen der Nutzung von Klimaprojektionen in Impact-Studien, Wasserressourcen, Landwirtschaft und Infrastruktur. Die Ansätze unterscheiden sich nach dem zugrunde liegenden Konzept, der Datenbasis und der Art der erwarteten Projektionen.

Dynamische Downscaling verwendet Regional Climate Models (RCMs), die physikalische Prozesse in einem kleineren räumlichen Rahmen reproduzieren. RCMs werden an GCM-Ausgaben heruntergebettet und liefern detailliertere räumliche Muster. Vorteile sind physikalische Konsistenz und Berücksichtigung von Topografie; Nachteile sind hoher Rechenaufwand, Bias-Anfälligkeit und begrenzte Übertragbarkeit.

Statistische Downscaling baut empirische Beziehungen zwischen großskaligen Predictorfeldern und lokalen Größen auf. Typen umfassen Regression, Analog-Methoden und maschinelles Lernen. Typischer Ablauf: Kalibrierung mit historischen Beobachtungen, Anwendung auf zukünftige Großskalendaten, ggf. anschließende Bias-Korrektur, um Verteilungen anzupassen. Vorteile: geringerer Rechenaufwand und Skalierbarkeit; Einschränkungen: Nicht-Stationarität, Transferfähigkeit unter Klimawandel, Abhängigkeit von historischen Beziehungen.

Bias-Korrektur und Downscaling (BCSD) wird oft kombiniert: Großskalendaten werden korrigiert und dann auf lokale Auflösung downscaled. BCSD reduziert systematische Verzerrungen, kann aber Extremwerte und neue Muster unzuverlässig darstellen, wenn Beziehungen sich signifikant ändern.

Evaluation erfolgt durch Kreuzvalidierung, Rückprojektion oder Vergleich mit Beobachtungen. Kennzahlen wie RMSE, Korrelationskoeffizient und Verteilungsvergleiche werden genutzt; Ensemble-Ansätze erhöhen Robustheit. Anwendungen reichen von Hydrologie über Landwirtschaft bis hin zu Infrastrukturplanung. CORDEX dient als internationaler Rahmen zur Koordination regionaler Downscaling-Experimente.