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Beitrag von Prof. Dr. Hans von Storch, Institutsteil Systemanalyse und Modellierung
Die Dynamik von Atmosphäre und Ozean ist durchsetzt mit zahlreichen nichtlinearen Prozessen, insbesondere mit Turbulenz. Daher sind die Zustände dieser Systeme nur über eine begrenzte Zeit von einem Anfangszustand ausgehend vorhersagbar. Wir kennen das von der Wettervorhersage.
Eine Folge ist, dass Atmosphäre und Ozean beide als stochastische Systeme verstanden werden müssen, in denen Variationen vorkommen, die keine Ursache haben, sondern Ausdruck interner Dynamik sind. Wir sprechen dann von „Noise“ – übrigens ein Begriff, der in der Wissenschaft uneinheitlich verwendet wird. Man hat in der Meteorologie schon in 1970er Jahren gelernt, dass diese Stochastizität wesentliche Folgen für die Auswertung von Daten und von Modellsimulationen hat, nämlich die Notwendigkeit zu unterscheiden, ob eine Änderung „intern“ oder doch auf eine externe Ursache zurückzuführen ist. Im Falle der Untersuchung des menschgemachten Klimawandels ist dies die „Detektion und Attribution“-Aufgabe.
Dass „Noise“ auch in regionalen hochauflösenden Ozeanmodellen eine gewichtige Rolle spielt, haben wir anhand mehrjähriger Simulationen der Dynamik des Südchinesischen Meeres nachgewiesen und demonstriert. Dies wird in der jetzt erschienenen Publikation dokumentiert. Die Arbeit ist Teil einer Kooperation mit der Ozean Universität von China in Qingdao. Für Shengquan Tang, der bis Ende September 2019 im Institut für Küstenforschung arbeitet, ist diese Veröffentlichung ein Teil seiner Doktorarbeit.
Tang, S., Storch, H. von, Chen, X., & Zhang, M. (2019): “Noise” in climatologically driven ocean models with different grid resolution. Oceanologia, doi:10.1016/j.oceano.2019.01.001
Abstract:
The internally generated variability in the climate system, which is unrelated to any external factors, can be conceptualized as “noise”. This noise is a constitutive element of high-dimensional nonlinear models of such systems. In a three-layer nested simulation, which is forced by climatological (periodic) atmospheric forcing and includes an (almost) global model, a West-Pacific model, and South China Sea (SCS) model, we demonstrate that such “noise” builds also ocean models. They generate variability by themselves without an external forcing. The “noise” generation intensifies with higher resolution, which favors macroturbulence.
