Original paper

Räumliche Interpolation von Klimamodelldaten im Einzugsgebiet des Okavango-Flusses (fig:16

[Spatial interpolation of Regional Climate Model Output for the Okavango Region]

Weinzierl, Thomas; Conrad, Olaf; Böhner, Jürgen; Wehberg, Jan

Kurzfassung

Die Auflösung aktueller globaler und regionaler Klimamodelle ist für viele Zwecke bereits ausreichend. Dennoch erfordern viele auf diese Modelldaten aufbauenden Anwendungsgebiete eine weitere Verfeinerung, sogenanntes Downscaling, um horizontale Auflösungen höher als etwa 25 km zu erreichen. In diesem Paper werden vorläufige Ergebnisse einer Methode zum Herunterskalieren von Temperatur- und Niederschlagswerten präsentiert, die im Wesentlichen in der Open Source GIS-Software SAGA (System for Automated Geoscientific Analyses) durchgeführt und auf Klimaszenarien des Regionalmodells REMO für das Einzugsgebiet des Okavango angewandt wird. Der Ansatz nutzt ein digitales Höhenmodell der „Shuttle Radar Topography Mission und regionalisiert Temperaturdaten mittels einer linearen Höhenkorrektur/Polynom Fit sowie Niederschlagsdaten mit einer geographisch gewichteten Regression. Die Ergebnisse werden anschließend mit dem „Global Historical Climatology Network“-Stationsdatensatz sowie dem WorldClim Rasterdatensatz abgeglichen. Aus dem produzierten Datensatz lassen sich z. B. Zeitreihen für Gebiete ohne langjährige Klimamessungen (wie die „Core Sites“ des The Future Okavango-Projektes) generieren.

Abstract

This article introduces intermediate results of an approach for climate downscaling for the Okavango River Basin of southwestern Africa. While horizontal resolutions of up to 25 km that can be achieved by current Global and Regional Climate Models are sufficient for some purposes, further downscaling of model output may be necessary when a higher spatial resolution is needed for smaller scale applications. Also, time series for locations of interest (“core sites”) without historical climate observations are in high demand. The presented approach utilizes the free and open source GIS software SAGA and is applied on historical and future climate scenarios from the regional climate model REMO. It makes use of an SRTM digital elevation model and regionalizes temperature via a linear elevation correction/polynomial fit and precipitation with a geographically weighted regression. The results are then compared to the WorldClim interpolated station dataset.

Keywords

downscalinginterpolationelevation correctiongeographically weighted regressionHöhenkorrekturGeographisch Gewichtete Regression