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Sicherheitsprinzip, dass die volle Bandbreite möglicher zu- künftiger Auswirkungen der globalen Erderwärmung dar- zustellen ist (Kromp-Kolb et al. 2014). Zur Analyse dieser werden in der Klimaforschung globale und regionale Kli- mamodelle sowie diverse statistische Verfahren eingesetzt. Um der Unsicherheit Rechnung zu tragen, die durch das zukünftige menschliche Handeln entsteht, wurden ver- schiedene Szenarien entwickelt. Diese Szenarien oder Ent- wicklungspfade (Representative Concentration Pathways, RCPs; s. Abschn. 2.1) beschreiben unterschiedliche zu- künftige Entwicklungen der Bevölkerung, der Weltwirt- schaft, des technologischen Fortschritts und des mensch- lichen Handelns und die damit einhergehende Entwicklung klimarelevanter Treibhausgase und Aerosole und dienen als Randbedingung für die Klimamodelle. Man spricht daher auch von Klimaprojektionen (mögliche zukünftige Klima- zustände) und nicht von Klimavorhersagen. Um weitere Unsicherheiten der Klimamodelle zu berücksichtigen, wie z. B. die Modellierungsmethoden an sich oder natürliche Klimaschwankungen, werden für jedes Klimaszenario viele Klimasimulationen mehrerer unterschiedlicher Modelle mit leicht unterschiedlichen Anfangsbedingungen gerechnet („Modellensemble“). Für jedes Klimaszenario ergibt sich somit eine Bandbreite an möglichen zukünftigen Entwick- lungen. Im Folgenden werden die RCPs 2.6 („Paris-Ziel“), 4.5 („wirksame Klimaschutzmaßnahmen“) und 8.5 („busi- ness as usual“) betrachtet (s. Abschn. 2.1 für eine detaillierte Beschreibung der Szenarien). Um die Auswirkungen der Emissionsszenarien global zu beschreiben, werden soge- nannte globale Klimamodelle (GCMs) mit einer derzeitigen Auflösung von ca. 100–200 km verwendet. Aufgrund der groben horizontalen Auflösung von GCMs werden regio- nale Klimamodelle (RCMs) mit einer höheren räumlichen Auflösung in das GCM eingebettet und davon angetrieben („nesting“ oder „dynamic downscaling“). Für die Einschätzung der zukünftigen Klimaänderung in Österreich stehen die ÖKS15-Klimaszenarien (Chimani et al. 2016) für die Parameter Lufttemperatur (tägliches Maximum und Minimum), Niederschlag (tägliche Summe) und Global- strahlung (Tagessummen) für den Zeitraum 1971 bis 2100 zur Verfügung. Dabei stellt der Zeitraum 1971 bis 2005 den historischen (auf Basis beobachteter Emissionen) und der Zeitraum 2006 bis 2100 die Klimaprojektionen (auf Basis von Emissionsszenarien) dar. Der ÖKS15-Datensatz besteht aus gegitterten Klimadatensätzen und Emissionsszenarien für die österreichische Klimaforschung. Das verwendete En- semble beinhaltet 13 EURO-CORDEX (Jacob et al. 2014) RCMs (Ensemblemitglieder) und zwei unterschiedliche Emissionsszenarien (RCP 4.5 und RCP 8.5). Um der topo- grafischen Komplexität Österreichs bestmöglich gerecht zu werden, wurden die Daten von einem ursprünglich weit- maschigen mit 12,5 km horizontaler Auflösung auf ein eng- maschiges Netz von 1 km gebracht. Dafür wurden die Daten in einem ersten Schritt auf das Gitter von Beobachtungs- datensätzen interpoliert und anschließend pro RCM und Gitterpunkt um systematische Fehler (eng. Biases) bereinigt. Als Methode der Biaskorrektur wird das sogenannte Scaled Distribution Mapping verwendet, bei dem die Klimaände- rungssignale der Modelle erhalten bleiben (Chimani et al. 2016; Switanek et al. 2017). Dadurch wird z. B. der Ein- fluss von Inversionswetterlagen („im Tal ist es kälter als am Berg“) oder vom regionalen Klimamodell falsch berechneter Niederschläge regional systematisch korrigiert. Wichtig zu verstehen ist, dass diese Korrektur dort am besten funk- tioniert, wo auch Stationsmessungen aus dem flächigen Be- obachtungsdatensatz vorhanden sind. Im Jahr 2019 wurde der Datensatz um das Szenario RCP 2.6 und eine detaillierte Richtlinie inklusive Evaluierung des ÖKS15-Datensatzes erweitert (Chimani et al. 2019). Die Richtlinie richtet sich an Nutzerinnen und Nutzer des Datensatzes und klärt über Potenziale und Einschränkungen auf. Durch die Verwendung eines Ensembles aus mehreren Modellen wird eine große Bandbreite an möglichen Entwicklungen abgedeckt. Um eine Klimaänderung aus einem Ensemble abzuschätzen, wird im Folgenden der Ensemblemedian verwendet. Er entspricht dem zentralen („durchschnittlichen“) Modell der Verteilung: Die eine Hälfte der Modelle liegt oberhalb des Medians, die andere unterhalb. Zusätzlich wird auch die Bandbreite des Ensembles angegeben, dazu werden das 5 %-Perzentil und das 95 %-Perzentil verwendet. Das Klimaänderungssignal wird in ÖKS15 immer im Vergleich zum Mittel der Klima- normalperiode 1971 bis 2000 angegeben. Zur Bewertung der Aussagekraft der Klimaänderungen des Ensembles wird einerseits der Grad der Übereinstimmung zwischen den unterschiedlichen Modellen herangezogen, anderer- seits wird überprüft, ob die jeweiligen Ensemblemitglieder modellintern eine signifikante Klimaänderung ergeben. Wenn viele der Modelle, die auf denselben physikalischen Grundannahmen, aber unterschiedlichen Vereinfachungen und Parametrisierungen beruhen, in ihrer Aussage überein- stimmen, kann diesem Ensemble ein größeres Vertrauen entgegengebracht werden als einem Ensemble, bei dem die Modelle zwar statistisch signifikante Änderungen anzeigen, sich aber widersprechen (Chimani et al. 2016). Aufgrund der Ungewissheit über das zukünftige menschliche Verhalten, der Komplexität des Klimasystems sowie der Unvollkom- menheit der Modelle kann nicht ausgeschlossen werden, dass die tatsächliche zukünftige Klimaentwicklung aber auch außerhalb der angegebenen Bandbreiten liegen wird. Andere Untersuchungen mit Klimamodellen für Europa kommen grundlegend zu sehr ähnlichen Ergebnissen (z. B. Einzelmodelle mit vielen Ensemble-Members, vgl. Leduc et al. 2019), die aktuellen Schweizer Klimaszenarien CH2018 basieren auf den gleichen EURO-CORDEX RCMs, verwen- den allerdings eine andere Downscaling-Methodik (NCCS 2018). 2 Klimawandel – Auswirkungen mit Blick auf den Tourismus 29