SASSCAL ist eine gemeinsame Initiative von Angola, Botswana, Namibia, Südafrika, Sambia und Deutschland zur Bewältigung der Folgen des globalen Wandels in der südafrikanischen Region.
Das „Southern African Science Service Centre for Climate Change and Adaptive Land Management“ soll durch einen grenzüberschreitenden wissenschaftlichen Ansatz die Wissensbasis der Region integrieren und verbessern.
Der Auftrag von SASSCAL ist auf problemorientierte Forschung zur Anpassung an den Klimawandel und zur nachhaltigen Landnutzung ausgerichtet und soll explizit wissenschaftlich gesicherte Beratung für die Entscheidungsträger und Stakeholder der Region anbieten.
Entwicklung eines benutzerfreundlichen regionalen Klimamodells
Hochleistungscomputer (links) und moderne Desktop Workstation (rechts). © IBM/Dell
Die meisten globalen und regionalen Klimamodelle können nur auf Hochleistungsrechnern betrieben werden. Diese können allerdings nur mit einem hohen finanziellen und technischen Aufwand in speziellen Rechenzentren zur Verfügung gestellt werden.
Daher ist der Zugang zu Klimamodellen und den benötigten Rechenkapazitäten beschränkt auf wenige Institutionen, die hauptsächlich außerhalb der SASSCAL-Region liegen. Allerdings werden moderne Arbeitsplatzrechner immer leistungsfähiger und erlauben inzwischen sogar die Erstellung von Langzeit-Simulationen.
Das Climate Service Center Germany hat in seinem Beitrag das bestehende regionale Klimamodell REMO (Jacob, 2001) so umprogrammiert, dass Teile der aufwändigen Berechnungen auf handelsüblichen aktuellen graphischen Prozessoren durchgeführt werden und so die Zeit für eine Simulation verkürzt wird. Um auch Wissenschaftlern anderer Fachrichtungen innerhalb der SASSCAL-Region einen besseren Zugang zum Modell zu ermöglichen, wurde eine benutzerfreundliche Version des Modells, EasyREMO genannt, entwickelt.
Weitere Informationen zu EasyREMO
Erweiterung der Datenbasis für regionale Klimaänderungsbewertung und Unsicherheitsanalyse
Das Ensemble von regionalen Klimamodellprojektionen der CORDEX Initiative bietet eine große Anzahl von verschiedenen herunterskalierten RCP-Projektionen (Moss et al., 2010) von globalen Zirkulationsmodellen (GCM’s).
In SASSCAL wird zunächst eine Evaluation der bereits vorhandenen GCM-RCM-Szenario-Kombinationen durchgeführt. Darüber hinaus wird die Unsicherheit und Robustheit der Klimaänderungsprojektionen analysiert.
Basierend auf den Ergebnissen werden fünf zusätzliche transiente regionale Klimaänderungsprojektionen unter Verwendung des regionalen Klimamodells REMO berechnet. Die Daten dieser zusätzlichen fünf Projektionen werden anschließend den SASSCAL-Partnern zur Verfügung gestellt.
Capacity Building Workshops
Schlüsselelement der GERICS Aktivität in SASSCAL ist das Capacity Building. Zwei Arten von Workshops werden durchgeführt:
(i) In Trainingsworkshops werden die Anwendung der Desktopversion des regionalen Klimamodells REMO und die Interpretation der Modell-ergebnisse vermittelt.
(ii) In weiteren Workshops wird der Fokus auf die Analyse und Interpretation der Klimaänderungsprojektionen hinsichtlich der Unsicherheit und der Robustheit gelegt. Diese Workshops werden gemeinschaftlich mit den SASSCAL-Partner Institutionen durchgeführt.
SASSCAL
Mitgliedsländer: Angola, Namibia, Botswana, Südafrika, Sambia
MoU GERICS-SASSCAL seit Oktober 2019
neues Projekt SASSCAL-TIPPECC (2022-2025, GERICS-Webseite in Arbeit), Projektpartner:
o University of Witwatersrand South Africa (coordinator)
o GERICS-Hereon
o Friedrich-Schiller-Universität Jena
o University of Zambia
o University of Botswana
o Gobabeb-Namib Research Institute Namibia
Literatur
- Jacob, D. (2001): The role of water vapour in the atmosphere. A short overview from a climate modeller’s point of view. Phys. Chem. Earth A 26 (6–8):523–527.
- Moss, R.H., Edmonds, J.A., Hibbard, K.A., Manning, M.R., Rose, S.K., van Vuuren, D.P., Carter, T.R., Emori, S., Kainuma, M., Kram, T., Meehl, G.A., Mitchell, J.F.B., Nakicenovic, N., Riahi, K., Smith, S.J., Stouffer, R.J., Thomson, A.M., Weyant, J.P. and T.J. Wilbanks (2010): The next generation of scenarios for climate change research and assessment. Nature 463: 747–756, doi:10.1038/nature08823.
- Van Vuuren, D.P., Edmonds, J., Thomson, A., Riahi, K., Kainuma, M., Matsui, T., Hurtt, G.C., Lamarque, J.-F., Meinshausen, M., Nakicenovic, N., Smith, S.J. and S.K. Rose (2011): Representative concentration pathways: an overview. Climatic Change, 109: 5-31, doi:10.1007/s10584-011-0148-z.