Erdsystemmodelle (ESM) sind essenzielle Hilfsmittel, um die Dynamik unseres Klimasystems zu verstehen. Allerdings erschweren ihre hohen Rechenkosten eine differenzierte Untersuchung k\u00fcnftiger klimatischer Bedingungen. Mit Hilfe statistischer und Machine-Learning basierter Techniken k\u00f6nnen wesentlich rechenzeiteffizientere Modelle, so genannte Emulatoren, implementiert werden, die ESM-Simulationen imitieren. ESM-Emulatoren erm\u00f6glichen es zum einen, den regionalen Klimawandel f\u00fcr eine Vielzahl von Emissionsszenarien zu projizieren und zum anderen, die nat\u00fcrliche Variabilit\u00e4t sowie strukturelle Unsicherheiten des Klimasystems nuanciert zu unter- suchen. Weiterhin erlaubt die Kopplung von ESM Emulatoren mit Impact Modellen diese Vorteile auf die Abbildung von Klimafolgen auszuweiten. Nuanciertes Wissen \u00fcber Klimafolgen ist insbesondere in der regionalpolitischen Planung relevant, um Anpassungsmechanismen an den Klimawandel so auszugestalten, dass zu erwartende Schwankungen im Bereich der nat\u00fcrlichen Variabilit\u00e4t abgefangen werden k\u00f6nnen. Zwei der wichtigsten ESM Variablen f\u00fcr die Berechnung von Klimafolgen sind die regionale Temperatur und der regionale Niederschlag. Das Ziel des Promotionsprojektes ist es, von ESM generierte Temperatur- und Niederschlagszeitreihen in monatlicher und regionaler Aufl\u00f6sung mit Hilfe von Techniken des maschinellen und statistischen Lernens zu emulieren. Der konzipierte Emulator wird in eine Emulationskette eingebunden, die eine direkte \u00dcbersetzung einer Vielzahl an m\u00f6glichen Emissionsszenarien in Klimafolgen f\u00fcr den landwirtschaftlichen Sektor erlaubt. Zuk\u00fcnftig k\u00f6nnte die Emulationskette auch auf andere Sektoren erweitert werden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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Geographisches Institut
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