Wie heiß werden unsere Sommer?

Ein hochaufgelöstes Klimasimulations-Ensemble zeigt die zukünftige Entwicklung von Hitzewellen infolge des Klimawandels und die lokale Wärmebelastung für Süddeutschland

Hitzewellen sind eine Bedrohung für Ökosysteme, die Wirtschaft und die menschliche Gesundheit und zählen in Europa als die Wetterereignisse mit den höchsten Opferzahlen. In den letzten zwei Jahrzehnten waren die Sommer geprägt von einer Häufung von Hitzewellen. Hitzewellen rücken daher zunehmend in den Mittelpunkt von Klimaanpassungsstrategien, die in Deutschland in den letzten Jahren verstärkt vorangetrieben werden. Die Bundesregierung hat große Forschungsaktivitäten wie das RegIKlim-Konsortium (Regionale Information zum Klimahandeln)1 ins Leben gerufen, um diese Entwicklung zu stärken.

Um die Entwicklung zukünftiger Hitzewellen zu untersuchen, wurde Innerhalb dem RegIKlim Teilprojekt ISAP2  ein einzigartiges hochauflösendes, konvektionserlaubendes (2,8 km) Modellensemble herangezogen. Die regionalen Klimasimulationen über Deutschland mit dem Regionalmodell COSMO-CLM, wurden von vier Globalmodellen angetrieben. Die Ensemblesimulation erstreckt sich von 1971-2100 und zählt damit weltweit zu den ersten transienten Ensembleprojektionen auf dieser Skala (Hundhausen et al. 2023)3.

 

Abbildung 1: Jeder Datenpunkt des Diagramms zeigt die jährlich stärkste Hitzewelle im Sommerhalbjahr (Mai bis Oktober) in allen Ensemble-Mitgliedern mit Bezug auf die Dauer auf der Abszisse und die Temperaturanomalie, d. h. die maximale Temperaturüberschreitung innerhalb der Hitzewelle im Vergleich zur klimatologischen Mittel des 90. Perzentils im Zeitraum 1971-2000, auf der Ordinate. Die Größe der Kreise gibt den mittleren Hitzewellen-Magnitudenindex (HWMId)4 über alle von der Hitzewelle betroffenen Gitterpunkte an. Die Verteilungen zeigen die Dauer der Hitzewellen in Tagen (Abszisse) und die Verteilung der Temperaturanomalie (Ordinate). Die globale Erderwärmung wird farblich unterschieden: 1971-2000, GWL2 und GWL3. Der schwarze Datenpunkt entspricht der Hitzewelle im Jahr 2003, abgeleitet aus dem Beobachtungsdatensatz HYRAS-DWD5.

Die Projektionen einer 2 Grad und einer 3 Grad wärmeren Welt im Vergleich zum vorindustriellen Zeitalter (sogenannte „Global Warming Level“, GWL) zeigen nicht nur eine Zunahme der Hitzewellentemperatur, sondern auch der Dauer der Hitzewellen (Abbildung 1). Ausgedrückt als Intensität der Hitzewelle über den Heat Wave Magnitude Index (HWMId)4 wird im Vergleich zum Referenzzeitraum 1971-2000 eine Zunahme von 26% bei 2 Grad Erderwärmung und 100% bei 3 Grad Erderwärmung erwartet. Besonders stark ist das Klimaänderungssignal im Spätsommer und im frühen Herbst, wo mit einer verstärkten Zunahme von Hitzewellen gerechnet werden muss.

Um die Veränderung der Hitzebelastung in einer wärmeren Welt auf Hitzebelastung auswirkt, wurden sogenannte Klimakenngrößen ausgewertet, welche die Klimainformation zugeschnitten auf verschiedene Handlungsfelder auswerten. Für den Fall der menschlichen Hitzebelastung sind das Tropennächte (Tagesminimum größer 20°C), sehr heiße Tage (Tageshöchsttemperatur größer 30°C) und Tage mit einer starken Hitzebelastung (UTCI>32°C)6.

Die Hitzebelastung ist in Deutschland regional sehr unterschiedlich. Wesentlich stärkere Hitzebelastung gibt es in den niederen Flächen des Rheintals wobei die Belastung deutlich schwächer in den Mittelgebirgen wie zum Beispiel Schwarzwald ist (Abbildung 2).

Abbildung 2: Räumliche Verteilung der mittleren Anzahl der Tage mit starkem Hitzestress (UTCI>32°C)6 in Süddeutschland für den Referenzzeitraum (1971-2000), globale Erwärmung von 2°C (b) und globale Erwärmung von 3°C (c).

Unsere Studie kommt zu dem Schluss, dass die Veränderungen der Klimakenngrößen nicht unbedingt linear mit der globalen Erwärmung skalieren. Sondern vorzugsweise bei Parametern, die starken Hitzestress beschreiben, wie Tage mit starker Hitzebelastung, sehr heiße Tage und Tropennächte, ist ein überproportionaler Anstieg mit globaler Erwärmung zu sehen (Abbildung 3). Zudem hängt das Änderungssignal von Klimaparametern entscheidend von der Landschaftsregion ab. In den vorgestellten Parametern, die starken Hitzestress beschreiben, ist das absolute Änderungssignal vor allem in tiefgelegenen Regionen am höchsten, die bereits heute der größten Hitze ausgesetzt sind (Abbildung 3).
 

Abbildung 3: Verteilung der entsprechenden Klimakenngröße gemittelt über einen Zeitraum von 30 Jahren in den 4 Ensemble-Mitgliedern bei drei unterschiedlichen globalen Erwärmungen (0.46°C in 1971-2000, 2°C und 3°C) für die Regionen Süddeutschland (South Ger.), Schwarzwald (Black Forest) und das Oberrheinische Tiefland (Rhine Valley).

Die Ergebnisse dieser Forschung unterstreichen die Notwendigkeit von Anpassungsstrategien auf regionaler Ebene und zeigen das Potential hochaufgelöster Klimasimulationen für die Anpassungsforschung.

1 BMBF-RegIKlim: https://www.fona.de/de/massnahmen/foerdermassnahmen/regionale-informationen-zum-klimahandeln.php

2 BMBF-RegIKlim-ISAP: https://www.ireus.uni-stuttgart.de/forschung/forschungsprojekte/ISAP/

3 Marie Hundhausen, Hendrik Feldmann, Natalie Laube, and Joaquim G Pinto (2023). Future heat extremes and impacts in a convection-permitting climate ensemble over Germany. Natural Hazards and Earth System Sciences, 23(8):2873–2893, https://doi.org/10.5194/nhess-23-2873-2023.

4 Simone Russo, et al. "Magnitude of extreme heat waves in present climate and their projection in a warming world." Journal of Geophysical Research: Atmospheres 119.22 (2014): 12-500, https://doi.org/10.1002/2014JD022098

5 Rauthe, M., Steiner, H., Riediger, U., Mazurkiewicz, A., and Gratzki, A. (2013). A Central European precipitation climatology–Part I: Generation and validation of a high-resolution gridded daily data set (HYRAS). Meteorologische Zeitschrift, 22(3), 235-256,  https://doi.org/10.1127/0941-2948/2013/0436

6 Jendritzky, G., de Dear, R., & Havenith, G. (2012). UTCI—why another thermal index?. International journal of biometeorology, 56, 421-428, https://doi.org/10.1007/s00484-011-0513-7