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Potential predictability of Arctic climate: Analysis of simulations obtained with a new global climate model in the context of the international model comparison project APPOSITE

Subject Area Atmospheric Science
Oceanography
Term Funded in 2014
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 257987494
 
Final Report Year 2015

Final Report Abstract

Im Rahmen dieses DFG Forschungsstipendiums wurden Simulationsergebnisse des neuen Klimamodells ECHAM6-FESOM zu dem internationalen Modellvergleichsprojekt APPOSITE (Arctic Predictability and Prediction On Seasonal to Inter-annual Timescales) beigetragen und ausgewertet. Zunächst wurden die technischen Mittel entwickelt, um die Daten der auf einem unstrukturierten Gitter definierten Modellkomponente FESOM mit einer Standard-Software zur Verarbeitung von Klimamodelldaten (CDO) analysieren zu können. Desweiteren wurden alle geeigneten APPOSITE Daten im Hinblick auf die potentielle Vorhersagbarkeit der arktischen Eiskante ausführlich untersucht. Dazu wurde ein neues Fehlermaß für die Verifikation von Meereisvorhersagen mit einer Reihe vorteilhafter Eigenschaften – der integrierte Eiskantenfehler (IIEE) – eingeführt. Durch Zerlegung des integrierten Eiskantenfehlers in Komponenten der Gesamtausdehnung und der Verschiebung konnte unter anderem gezeigt werden, dass die Lage der Eiskante schneller als die Gesamtausdehnung des Meereises in der Arktis an Vorhersagbarkeit einbüßt.

Publications

  • "Seasonal to interannual Arctic sea ice predictability in current global climate models“, Volume41, Issue3, 16 February 2014, Pages 1035-1043
    Tietsche, S. and Day, . J. Hurlin, S. P. E. Keeley, D. Matei, R. Msadek, M. Collins, E. Hawkins
    (See online at https://doi.org/10.1002/2013GL058755)
  • „The Arctic predictability and prediction on seasonal-to-interannual timescales (APPOSITE) data set version 1", for Geoscientific Model Development 9, 2255-2270, 2016
    Day, J., Tietsche, S., Collins, M., Goessling, H., Guemas, V., Guillory, A., et al.
    (See online at https://doi.org/10.5194/gmd-9-2255-2016)
 
 

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