Visuelle Analyse großer Daten in der Klimaforschung

Abstract

Das Klima und die Klimaforschung bekommen in den aktuellen Debatten, sowohl in der öffentlichen Wahrnehmung als auch in der Politik, endlich die Bedeutung, die dieses wichtige Thema verdient. Präzise Projektionen zur Entwicklung des Klimas unter veränderten Bedingungen sind erforderlich und schon vielfach berechnet und analysiert worden. Aber auch die Klimaforschung entwickelt sich weiter, die Daten werden komplexer, da die Modelle durch gestiegene Rechenleistung immer feiner aufgelöst rechnen können, sodass sich auch kleinräumige Phänomene, wie z. B. Wolken realistischer abbilden und simulieren lassen. Die dabei von Klimamodellen produzierte Datenmenge wächst seit Jahren kontinuierlich an. Aktuell sind am DKRZ etwa 120 PByte Klimasimulationsdaten archiviert, mit einem Zuwachs von 40 PByte allein im letzten Jahr. Neue Modelle können die Feinheiten des Klimasystems besser nachbilden und mehr Prozesse, Abhängigkeiten und Wechselwirkungen in der Simulation berücksichtigen. Zusätzlich können heute anhand von Ensemblesimulationen nicht nur die Robustheit der Modellergebnisse bestimmt, sondern auch statistisch unterlegte Aussagen zum Eintreffen bestimmter Ereignisse gemacht werden. Ensemblesimulationen werden schon seit einigen Jahren operationell in der Wettervorhersage eingesetzt und gewinnen nun auch in der Klimaforschung zunehmend an Bedeutung. Klimamodelle Zur Simulation des Klimas über längere Zeiträume werden gekoppelte Modelle eingesetzt, die unterschiedliche Aspekte bzw. Kompartimente des Klimasystems mit unterschiedlichen Teilmodel-len abbilden. Das Modell MPI-ESM [11], welches auch für die Simulationen eingesetzt wurde, die im Hinblick auf den deutschen Beitrag zum aktuellen fünften Weltklimastatusbericht durchgeführt wurden, beinhaltet neben den klassischen Komponenten für Atmosphäre, Ozean (inkl. Meereis) und Landoberfläche auch ein Modell der marinen Biogeochemie sowie der Landbiosphäre. Ein Koppler sorgt für den Austausch der Informationen zwischen den einzelnen Teilmodellen, die oft auch unterschiedliche Rechengitter und-zeitschritte verwenden. Jedes Teilmodell berechnet für das entsprechende Rechengitter und für jeden Zeitpunkt eine Vielzahl prognostischer und diagnostischer Variablen, die es auszuwerten gilt. ICON (ICOsahedral Non-hydrostatic) ist ein neues und für vielseitige Experimente verwendetes Modell, welches in Kooperation zwischen dem MPI-M, dem DWD und dem DKRZ entwickelt wird [12]. Als Basis dient ein Ikosaedergitter mit gleich großen Gitterzellen, bei dem die Daten in der Mitte der Dreiecke, auf den Eckpunkten und auf der Mitte der Kanten liegen. Das vertikale Gitter ist rektilinear und in der Nähe der Erd-bzw. Ozeanoberfläche feiner aufgelöst. Obwohl das ICON-Modellgitter unstrukturiert ist, hat es gegenüber anderen in der Klimamodellierung gebräuchlichen Gittern Vorteile: Die mathematischen Polstellen entfallen, das Gitter lässt sich in Regionen leicht verfeinern und die