A1: Klimavariabilität und -vorhersage

In unserem Forschungsbereich untersuchen wir die Variabilität und Vorhersagbarkeit des Klimas, in dem wir interne Schwankungen sowie externe Antriebe betrachten. Interne Schwankungen bestimmen die Klimavorhersagbarkeit auf vielen Skalen: während langsame Schwankungen die Vorhersagbarkeit ermöglichen, können kurze Fluktuationen diese limitieren. Externe Antriebsfaktoren beeinflussen durch Störungen die Vorhersagbarkeit des Klimas. Unsere Forschung basiert hauptsächlich auf numerischen Klimasimulationen.

Forschungsthemen

Die Arbeit in A1 beschäftigt sich mit der Variabilität und Vorhersagbarkeit des Klimas aus drei Perspektiven:

  1. Klimavorhersagen beeinflusst von und resultierend aus interner Variabilität: unser Ziel ist es, die verdeckten Einflüsse von kurzfristigen Fluktuationen und ihre Rolle für die großskalige Dynamik zu identifizieren. Ebenso untersuchen wir die Mechanismen und Zeitskalen für langsame Klimakomponenten.
  2. Quantifizierung und Reduktion von Unsicherheiten relevant für die Vorhersagbarkeit: wir wollen eine Parameterisierung für Ozeanvermischung entwickeln, die die Abhängigkeit vom Klimazustand berücksichtigt.
  3. Vorhersagbarkeit entstehend durch Reaktionen des Klimas auf Störungen in den externen Antrieben: wir analysieren Simulationen des letzten Jahrtausends und wenden eine Methode aus der statistischen Mechanik auf das Klimasystem an.

Aktuelle A1 Publikationen

  • Pollmann, F., Eden, C., & Olbers, D. (2017). Evaluating the global internal wave model IDEMIX using finestructure methods. Journal of Physical Oceanography, available online ahead of print. doi:10.1175/JPO-D-16-0204.1.
  • Blender, R., & Badin, G. (2017). Construction of Hamiltonian and Nambu forms for the shallow water equations. Fluids, 2: 24. doi:10.3390/fluids2020024.
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  • Graves, T., Franzke, C., Watkins, N. W., Gramacy, R. B., & Tindale, E. (2017). Systematic inference of the long-range dependence and heavy-tail distribution parameters of ARFIMA models. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 473, 60-71. doi:10.1016/j.physa.2017.01.028.
  • Li, Z., von Storch, J. S., & Müller, M. (2017). The K1 internal tide simulated by a 1/10° OGCM. Ocean Modelling, 113, 145-156. doi:10.1016/j.ocemod.2017.04.002.
  • Tian, F., von Storch, J. S., & Hertwig, E. (2017). Air–sea fluxes in a climate model using hourly coupling between the atmospheric and the oceanic components. Climate Dynamics, 48, 2819-2836. doi:10.1007/s00382-016-3228-y.
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