Modellierung des Erdsystems und Vorhersagen

Klimaprognosen (hier für den Zeitraum von einzelnen Jahreszeiten bis zu 10 Jahren im Voraus) können zuverlässige Vorhersagen und damit wertvolle Klimainformationen für zahlreiche Interessengruppen liefern. Klimavorhersagen werden inzwischen routinemäßig betrieben, z. B. vom Deutschen Wetterdienst (DWD) für saisonale und dekadische Zeitskalen, und werden über hochrangige Datenspeichersysteme (z. B. Copernicus) weiterverbreitet und damit schon jetzt für eine Vielzahl von Anwendungen verfügbar gemacht.
 
Die vom DWD erstellten saisonalen und dekadischen Klimavorhersagen basieren auf den Erdsystemmodellen des Max-Planck-Instituts für Meteorologie, derzeit auf einem Vorgänger des ICON-Modells, dem Max-Planck-Institut Erdsystemmodell (MPI-ESM, Müller et al., 2018). Die ICON-Umgebung ist somit der natürliche Nachfolger des MPI-ESM und soll als solche die Grundlage für die nächste Generation des operationellen Klimavorhersagesystems des DWD sein.
 
Die Aufgabe unserer Forschungsgruppe ist die Entwicklung des ICON-basierten Erdsystemmodells für die Anwendung in der Klimavorhersage. Dies umfasst (i) eine gemeinsame Modellierungsinitiative des DWD und unseres Instituts zur Entwicklung eines vereinheitlichten Modells für numerische Wettervorhersagen und Klimaprognosen (im Folgenden ICON-Seamless genannt) sowie eigene Forschungsarbeiten, (ii) zu dekadische Klimaprognosen im Allgemeinen sowie (ii) Untersuchungen zur interne Variabilität und Vorhersagbarkeit des europäischen Sommerklimas und Hitzeextreme umfassen.

ICON-Seamless: Auf dem Weg zu einem einheitlichen Modell für numerische Wettervorhersagen und Klimaprognosen

ICON-Seamless baut auf den ICON-Modellkomponenten der numerischen Wettervorhersage des DWD (ICON-NWP), dem ICON-Ozeanmodell unseres Instituts (ICON-O) und dem Aerosol-Tracer-Modell ICON-ART des Karlsruher Instituts für Technologie auf. Darüber hinaus umfasst die Konfiguration die Landkomponente ICON-LAND und das DWD-Datenassimilationssystem BACY. Alle Komponenten sind an ein Erdsystemmodell für wissenschaftliche Fragestellungen und operationelle Vorhersagen angepasst.

Vier Hauptzweige führen zur neuen Entwicklungen von ICON Seamless:

  1. die Einbindung einer geeigneten Landkomponente für Wetter- und Klimazwecke in ICON-NWP,
  2. die Gestaltung von ICON-NWP für Klimaexperimente,
  3. die Kopplung aller Komponenten in ein Erdsystemmodell einschließlich ICON-O und ICON-ART, und
  4. das Design von Anfangsbedingungen für Wetter- und Klimavorhersagen in einer gemeinsamen Assimilationsinfrastruktur. 

Unsere Gruppe befasst sich mit dem Aufbau und der Bewertung einer vollständig gekoppelten Erdsystemkonfiguration und dem Entwurf einer neuen Landkomponente darin.

Dekadische Klimaprognosen

Das globale dekadisches Klimavorhersagesystem basierend auf dem MPI-ESM wurde bereits vom Vorgänger unserer Gruppe entwickelt („Dekadische Klimavorhersage – MiKlip“, Marotzke et al, 2016, Hettrich et al 2021) und bildet nun die Grundlage für routinemäßig erstellte Vorhersagen seitens des DWD. Weitergehende Forschung und Systementwicklungen sind jedoch erforderlich, um auch ein wettbewerbsfähiges globales Vorhersagesystem der nächsten Generation zu schaffen, das wie bereits erwähnt auf der hochmodernen ICON-Umgebung basieren wird. Dieser Weg von der Forschung hin zum operationellen Betrieb („research to operation“) wird derzeit von einem Konsortium angeführt bestehend aus Mitgliedern des DWD, der Universität Hamburg und unserem Institut durchgeführt, ergänzt durch weitere Forschung zur regionalen Modellierung (Karlsruher Institut für Technologie) sowie zum Post-Prozessierung (Freie Universität Berlin). Unserer Gruppe liefert die Modellgrundlage für ein solches Vorhersagesystem, das auf Prozessstudien zur Verbesserung der Klimavorhersage zugeschnitten ist. Beispiele sind große Ensemble-Experimente mit einem singulärem Antrieb („single forcing large ensemble experiments“), um die Rolle der Antriebskomponenten für die dekadische Variabilität und Vorhersage zu bewerten. Auch die Rolle der Trägheit des Nordatlantiks für die Beurteilung der Vorhersage-Fähigkeiten über Europa soll hierüber bewertet werden.

Interne Variabilität und Vorhersagbarkeit der europäischen Sommertemperaturen und Hitzeextreme

Die beobachteten europäischen Sommertemperaturen sind seit den 1990er Jahren um etwa 1,5-2 °C gestiegen und werden aufgrund des Anstiegs der globalen Durchschnittstemperatur voraussichtlich weiter zunehmen. Die interne Variabilität (von Jahren bis zu Jahrzehnten) der europäischen Sommertemperaturen ist jedoch im Vergleich zum beobachteten Temperaturanstieg groß (3-4°C). Dies hat Einfluss auf für Klimavorhersagbarkeit, der Attribution von Extremereignissen oder hat Bedeutung bezüglich der Unterscheidung ihrer Eintrittswahrscheinlichkeiten definiert im Rahmen der im Pariser UNFCCC-Abkommen festgelegten Grenzwerte (Suarez-Gutierrez et al., 2018). Unter Verwendung großer Ensembles von MPI-M-Erdsystemmodellen untersuchen wir die gut belegte interne Variabilität der europäischen Sommertemperaturen und der damit verbundenen Extreme (Suarez-Gutierrez et al., 2020). Darüber hinaus bestimmen wir die Quellen der Variabilität der europäischen Sommertemperaturen auf Zeitskalen von einigen Jahren bis hin zu mehreren Jahrzehnten und ihre wahrscheinliche Vorhersagbarkeit mit Hilfe des dekadischen Vorhersagesystem (Ghosh et al., 2016, Borchert et al., 2019, Müller et al., 2020). Die Untersuchungen der erfassten internen Variabilität der Temperaturen, der damit zusammenhängenden Extreme sowie ihre Aufschlüsselung in dekadische Zeitskalen sind ein wichtiger Schritt zum Verständnis der gesamten Bandbreite der Eintrittswahrscheinlichkeiten europäischer Sommer.

Ghosh, R., W.A. Müller, J. Bader, and J. Baehr, 2016: Impact of observed North Atlantic multidecadal variations to European summer climate: A linear baroclinic response to surface heating. Clim. Dyn. doi:10.10007/s00382-016-3283-4

Marotzke, J., W. A. Müller, F. S. E. Vamborg, P. Becker, U. Cubasch, H. Feldmann, F. Kaspar, C. Kottmeier, C. Marini, I. Polkova, K. Prömmel, H. W. Rust, D. Stammer, U. Ulbrich, C. Kadow, A. Köhl, J. Kröger, T. Kruschke, J. G. Pinto, H. Pohlmann, M. Reyers, M Schröder, F. Sienz, C. Timmreck, M. Ziese, 2016: MiKlip - a National Research Project on Decadal Climate Prediction. Bull. Amer. Meteor. Soc. doi:10.1175/BAMS-D-15-00184.1

Müller, W. A., J. H. Jungclaus, T. Mauritzen, et al., (2018): A higher-resolution version of the Max Planck Institute Earth System Model (MPI-ESM1.2-HR). Journal of Advances in Modelling Earth System, 10, 1383-1413, doi:10.1029/2017MS001217

Müller, W. A., R. Ghosh, L Borchert, (2020): Observed subdecadal variations of European temperatures. Geophysical Research Letters, doi.org/10.1029/2019GL086043

Suarez-Gutierrez, L., C. Li, W. A. Müller, and J. Marotzke, 2018: Internal variability in European summer temperatures at 1.5ºC and 2ºC of global warming. Environmental Research Letters ERL-104665

Suarez-Gutierrez, L., Li, C., Müller, W. A., Marotzke, J. (2020). Dynamical and thermodynamical drivers of variability in European summer heat extremes. Climate Dynamics54, 4351-4366. doi:10.1007/s00382-020-05233-2

Borchert, L., Pohlmann, H., Baehr, J., Neddermann, N.-C., Suarez-Gutierrez, L., Müller, W. A. (2019): Decadal Predictions of the Probability of Occurrence for Warm Summer Temperature Extremes. Geophysical Research Letters, doi:10.1029/2019GL085385

Gruppenmitglieder und Publikationen

Name
Email
Position
Telefon
Raum
Stud. Hilfskraft
B130
Gruppenleiter*in
B 212
Research Scientist
B 224
  • Wallberg, L., Suarez-Gutierrez, L., Matei, D. & Müller, W. (2024). Extremely warm European summers preceded by sub-decadal North Atlantic ocean heat accumulation. Earth System Dynamics, 15, 1-14. doi:10.5194/esd-15-1-2024 [supplementary-material][publisher-version]
  • Zanchettin, D., Modali, K., Müller, W. & Rubino, A. (2024). Ross-Weddell dipole critical for Antarctic sea ice predictability in MPI-ESM-HR. Atmosphere, 15. doi:10.3390/atmos15030295 [publisher-version]
  • Beobide-Arsuaga, G., Düsterhus, A., Müller, W., Barnes, E. & Baehr, J. (2023). Spring regional sea surface temperatures as a precursor of European summer heatwaves. Geophysical Research Letters, 50: e2022GL100727. doi:10.1029/2022GL100727 [publisher-version]
  • Müller, W. & al, . . ICON-Seamless: An integrated model for numerical weather forecasts, climate predictions and projections. XX.
  • Olonscheck, D., Suarez-Gutierrez, L., Milinski, S., Beobide-Arsuaga, G., Baehr, J., Fröb, F., Ilyina, T., Kadow, C., Krieger, D., Li, H., Marotzke, J., Plesiat, T., Schupfner, M., Wachsmann, F., Wallberg, L., Wieners, K.-H. & Brune, S. (2023). The new Max Planck Institute Grand Ensemble with CMIP6 forcing and high-frequency model output. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 15: e2023MS003790. doi:10.1029/2023MS003790 [publisher-version][supplementary-material]
  • Spiegl, T., Langematz, U., Pohlmann, H. & Kröger, J. (2023). A critical evaluation of decadal solar cycle imprints in the MiKlip historical ensemble simulations. Weather and Climate Dynamics, 4, 789-807. doi:10.5194/wcd-4-789-2023 [publisher-version]
  • Suarez-Gutierrez, L., Müller, W. & Marotzke, J. (2023). Extreme heat and drought typical of an end-of-century climate could occur over Europe soon and repeatedly. Communications Earth & Environment, 4: 415. doi:10.1038/s43247-023-01075-y [pre-print][publisher-version]
  • Wallberg, L. (2023). Sub-decadal variability of European summer heat extremes. Phd Thesis, Hamburg: Universität Hamburg. Berichte zur Erdsystemforschung, 273. doi:10.17617/2.3556285 [publisher-version]
  • Dobrynin, M., Duesterhus, A., Froehlich, K., Athanasiadis, P., Ruggieri, P., Müller, W. & Baehr, J. (2022). Hidden potential in predicting wintertime temperature anomalies in the Northern Hemisphere. Geophysical Research Letters, 49: e2021GL095063. doi:10.1029/2021GL095063 [publisher-version]
  • Hermanson, L., Smith, D., Seabrook, M., Bilbao, R., Doblas-Reyes, F., Tourigny, E., Lapin, V., Kharin, V., Merryfield, W., Sospedra-Alfonso, R., Athanasiadis, P., Nicoli, D., Gualdi, S., Dunstone, N., Eade, R., Scaife, A., Collier, M., O’Kane, T., Kitsios, V., Sandery, P., Pankatz, K., Früh, B., Pohlmann, H., Müller, W., Kataoka, T., Tatebe, H., Ishii, M., Imada, Y., Kruschke, T., Koenigk, T., Karami, M., Yang, S., Tian, T., Zhang, L., Delworth, T., Yang, X., Zeng, F., Wang, Y., Counillon, F., Keenlyside, N., Bethke, I., Lean, J., Luterbacher, J., Kolli, R. & Kumar, A. (2022). WMO global annual to decadal climate update: a prediction for 2021–25. Bulletin of the American Meteorological Society, 103, E1117-E1129 . doi:10.1175/BAMS-D-20-0311.1 [publisher-version]
  • Jungclaus, J., Lorenz, S., Schmidt, H., Brovkin, V., Brüggemann, N., Chegini, F., Crueger, T., de Vrese, P., Gayler, V., Giorgetta, M., Gutjahr, O., Haak, H., Hagemann , S., Hanke, M., Ilyina, T., Korn, P., Kröger, J., Linardakis, L., Mehlmann, C., Mikolajewicz, U., Müller, W., Nabel, J., Notz, D., Pohlmann, H., Putrasahan, D., Raddatz, T., Ramme, L., Redler, R., Reick, C., Riddick, T., Sam, T., Schneck, R., Schnur, R., Schupfner, M., von Storch, J.-S., Wachsmann, F., Wieners, K.-H., Ziemen, F., Stevens, B., Marotzke, J. & Claussen, M. (2022). The ICON Earth System Model Version 1.0. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 14: e2021MS002813. doi:10.1029/2021MS002813 [publisher-version]
  • Smith, D., Gillett, N., Simpson, I., Athanasiadis, P., Baehr, J., Bethke, I., Bilge, T., Bonnet, R., Boucher, O., Findell, K., Gastineau, G., Gualdi, S., Hermanson, L., Leung, L., Mignot, J., Müller, W., Osprey, S., Otterå, O., Persad, G., Scaife, A., Schmidt, G., Shiogama, H., Sutton, R., Swingedouw, D., Yang, S., Zhou, T. & Ziehn, T. (2022). Attribution of multi-annual to decadal changes in the climate system: The Large Ensemble Single Forcing Model Intercomparison Project (LESFMIP). Frontiers in Climate, 4: 955414. doi:10.3389/fclim.2022.955414 [publisher-version]
  • Stockdale, T., Kim, Y.-H., Anstey, J., Palmeiro, F., Butchart, N., Scaife, A., Andrews, M., Bushell, A., Dobrynin, M., Garcia-Serrano, J., Hamilton, K., Kawatani, Y., Lott, F., McLandress, C., Naoe, H., Osprey, S., Pohlmann, H., Scinocca, J., Watanabe, S., Yoshida, K. & Yukimoto, S. (2022). Prediction of quasi-biennial oscillation with a multi-model ensemble of QBO-resolving models. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 148, 1519-1540. doi:10.1002/qj.3919
  • Fröhlich, K., Dobrynin, M., Isensee, K., Gessner, C., Paxian, A., Pohlmann, H., Haak, H., Brune, S., Früh, B. & Baehr, J. (2021). The German Climate Forecast System: GCFS. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 13: e2020MS002101. doi:10.1029/2020MS002101 [publisher-version]
  • Hettrich, S., Müller, W., Cubasch, U., Feldmann, H., Früh, B., Grieger, J., Kadow, C., Kaspar, F., Kottmeier, C., Paxian, A., Polkova, I., Scheffler, J., Stammer, D., Tiedje, B., Ulbrich, U., Vamborg, F. & Marotzke, J. (2021). MiKlip - von einem wissenschaftlichen Konzept zu einem prä-operationalen System für dekadische Klimavorhersagen. Promet, 104(Regionale Klimamodellierung II - Anwendungen), 37-46. doi:10.5676/DWD_pub/promet_104_06 [publisher-version]
  • Ilyina, T., Li, H., Spring, A., Müller, W., Bopp, L., Chikamoto, M., Danabasoglu, G., Dobrynin, M., Dunne, J., Fransner, F., Friedlingstein, P., Lee, W.-S., Lovenduski, N., Merryfield, W., Mignot, J., Park, J.-Y., Séférian, R., Sospedra-Alfonso, R., Watanabe, M. & Yeager, S. (2021). Predictable variations of the carbon sinks and atmospheric CO2 growth in a multi-model framework. Geophysical Research Letters, 48: e2020GL090695. doi:10.1029/2020GL090695 [publisher-version][supplementary-material]
  • Jones, C., Hickman, J., Rumbold, S., Walton, J., Lamboll, R., Skeie, R., Fiedler, S., Forster, P., Rogelj, J., Abe, M., Botzet, M., Calvin, K., Cassou, C., Cole, J., Davini, P., Deushi, M., Dix, M., Fyfe, J., Gillett, N., Ilyina, T., Kawamiya, M., Kelley, M., Kharin, S., Koshiro, T., Li, H., Mackallah, C., Müller, W., Nabat, P., van Noije, T., Nolan, P., Ohgaito, R., Olivié, D., Oshima, N., Parodi, J., Reerink, T., Ren, L., Romanou, A., Séférian, R., Tang, Y., Timmreck, C., Tjiputra, J., Tourigny, E., Tsigaridis, K., Wang, H., Wu, M., Wyser, K., Yang, S., Yang, Y. & Ziehn, T. (2021). The climate response to emissions reductions due to COVID-19: Initial results from CovidMIP. Geophysical Research Letters, 48: e2020GL091883. doi:10.1029/2020GL091883 [publisher-version]
  • Liu, F., Daewel, U., Samuelsen, A., Brune, S., Hanz, U., Pohlmann, H., Baehr, J. & Schrum, C. (2021). Can environmental conditions at North Atlantic deep-sea habitats be predicted several years ahead? - Taking sponge habitats as an example. Frontiers in Marine Science, 8: 703297. doi:10.3389/fmars.2021.703297 [publisher-version][supplementary-material]
  • Hermanson, L., Bilbao, R., Dunstone, N., Ménégoz, M., Ortega, P., Pohlmann, H., Robson, J., Smith, D., Strand, G., Timmreck, C., Yeager, S. & Danabasoglu, G. (2020). Robust multiyear climate impacts of volcanic eruptions in decadal prediction systems. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 125: e2019JD031739. doi:10.1029/2019JD031739 [publisher-version]
  • Koul, V., Tesdal, J.-E., Bersch, M., Hátún, H., Brune, S., Borchert, L., Haak, H., Schrum, C. & Baehr, J. (2020). Unraveling the choice of the north Atlantic subpolar gyre index. Scientific Reports, 10: 1005. doi:10.1038/s41598-020-57790-5 [publisher-version]
  • Lohmann, K., Matei, D., Bersch, M., Jungclaus, J., Pohlmann, H., Kröger, J., Modali, K. & Müller, W. . Decadal-scale predictive skill of North Atlantic upper-ocean salt content and its attribution to the initialization of the North Atlantic Ocean circulation. Journal of Climate.
  • Merryfield, W., Baehr, J., Batté, L., Becker, E., Butler, A., Coelho, C., Danabasoglu, G., Dirmeyer, P., Doblas-Reyes, F., Domeisen, D., Ferranti, L., Ilyina, T., Kumar, A., Müller, W., Rixen, M., Robertson, A., Smith, D., Takaya, Y., Tuma, M., Vitart, F., White, C., Alvarez, M., Ardilouze, C., Attard, H., Baggett, C., Balmaseda, M., Beraki, A., Bhattacharjee, P., Bilbao, R., de Andrade, F., DeFlorio, M., Díaz, L., Ehsan, M., Fragkoulidis, G., Grainger, S., Green, B., Hell, M., Infanti, J., Isensee, K., Kataoka, T., Kirtman, B., Klingaman, N., Lee, J.-Y., Mayer, K., McKay, R., Mecking, J., Miller, D., Neddermann , N., Ng, C., Ossó, A., Pankatz, K., Peatman, S., Pegion, K., Perlwitz, J., Recalde-Coronel, G., Reintges, A., Renkl, C., Solaraju-Murali, B., Spring, A., Stan, C., Sun, Y., Tozer, C., Vigaud, N., Woolnough, S. & Yeager, S. (2020). Current and emerging developments in subseasonal to decadal prediction. Bulletin of the American Meteorological Society, 101, E869-E896. doi:10.1175/BAMS-D-19-0037.1 [publisher-version]
  • Müller, W., Borchert, L. & Ghosh, R. (2020). Observed subdecadal variations of European summer temperatures. Geophysical Research Letters, 47: e2019GL086043. doi:10.1029/2019GL086043 [supplementary-material][publisher-version]
  • Oelsmann, J., Borchert, L., Hand, R., Baehr, J. & Jungclaus, J. (2020). Linking ocean forcing and atmospheric interactions to Atlantic multidecadal variability in MPI-ESM1.2. Geophysical Research Letters, 47: e2020GL087259. doi:10.1029/2020GL087259 [publisher-version][supplementary-material]
  • Smith, D., Eade, R., Scaife, A., Caron, L.-P., Danabasoglu, G., DelSole, T., Delworth, T., Doblas-Reyes, F., Dunstone, N., Hermanson, L., Kharin, V., Kimoto, M., Merryfield, W., Mochizuki, T., Müller, W., Pohlmann, H., Yeager, S. & Yang, X. (2020). Author Correction: Robust skill of decadal climate predictions (npj Climate and Atmospheric Science, (2019), 2: 13, 10.1038/s41612-019-0071-y). npj Climate and Atmospheric Science, 3: 15. doi:10.1038/s41612-020-0118-0 [publisher-version]
  • Smith, D., Scaife, A., Eade, R., Athanasiadis, P., Bellucci, A., Bethke, I., Bilbao, R., Borchert, L., Caron, L.-P., Counillon, F., Danabasoglu, G., Delworth, T., Doblas-Reyes, F., Dunstone, N., Estella-Perez, V., Flavoni, S., Hermanson, L., Keenlyside, N., Kharin, V., Kimoto, M., Merryfield, W., Mignot, J., Mochizuki, T., Modali, K., Monerie, P.-A., Müller, W., Nicolí, D., Ortega, P., Pankatz, K., Pohlmann, H., Robson, J., Ruggieri, P., Sospedra-Alfonso, R., Swingedouw, D., Wang, Y., Wild, S., Yeager, S., Yang, X. & Zhang, L. (2020). North Atlantic climate far more predictable than models imply. Nature, 583, 796-800. doi:10.1038/s41586-020-2525-0
  • Suarez-Gutierrez, L., Müller, W., Li, C. & Marotzke, J. (2020). Hotspots of extreme heat under global warming. Climate Dynamics, 55, 429-447. doi:10.1007/s00382-020-05263-w [publisher-version][supplementary-material][supplementary-material]
  • Suarez-Gutierrez, L., Müller, W., Li, C. & Marotzke, J. (2020). Dynamical and thermodynamical drivers of variability in European summer heat extremes. Climate Dynamics, 54, 4351-4366. doi:10.1007/s00382-020-05233-2 [publisher-version][supplementary-material][supplementary-material]
  • Borchert, L., Pohlmann, H., Baehr, J., Neddermann, N.-C., Suarez-Gutierrez, L. & Müller, W. (2019). Decadal predictions of the probability of occurrence for warm summer temperature extremes. Geophysical Research Letters, 16, 14042-14051. doi:10.1029/2019GL085385 [publisher-version]
  • Borchert, L., Düsterhus, A., Brune, S., Müller, W. & Baehr, J. (2019). Forecast-oriented assessment of decadal hindcast skill for North Atlantic SST. Geophysical Research Letters, 46, 11444-11454. doi:10.1029/2019GL084758 [publisher-version]
  • Feldmann, H., Pinto, J., Laube, N., Uhlig, M., Moemken, J., Pasternack, A., Früh, B., Pohlmann, H. & Kottmeier, C. (2019). Skill and added value of the MiKlip regional decadal prediction system for temperature over Europe. Tellus Series A-Dynamic Meteorology and Oceanography, 71, 1-19. doi:10.1080/16000870.2019.1618678 [publisher-version][supplementary-material]
  • Ghosh, R., Müller, W., Eichhorn, A., Baehr, J. & Bader, J. (2019). Atmospheric pathway between Atlantic multidecadal variability and European summer temperature in the atmospheric general circulation model ECHAM6. Climate Dynamics, 53, 209-224. doi:10.1007/s00382-018-4578-4 [publisher-version]
  • Hegerl, G., Broennimann, S., Cowan, T., Friedman, A., Hawkins, E., Iles, C., Müller, W., Schurer, A. & Undorf, S. (2019). Causes of climate change over the historical record. Environmental Research Letters, 14: 123006. doi:10.1088/1748-9326/ab4557 [publisher-version]
  • Kushnir, Y., Scaife, A., Arritt, R., Balsamo, G., Boer, G., Doblas-Reyes, F., Hawkins, E., Kimoto, M., Kolli, R., Kumar, A., Matei, D., Matthes, K., Müller, W., O'Kane, T., Perlwitz, J., Power, S., Raphael, M., Shimpo, A., Smith, D., Tuma, M. & Wu, B. (2019). Towards operational predictions of the near-term climate. Nature Climate Change, 9, 94-101. doi:10.1038/s41558-018-0359-7
  • Li, H., Ilyina, T., Müller, W. & Landschützer, P. (2019). Predicting the variable ocean carbon sink. Science Advances, 5: eaav6471. doi:10.1126/sciadv.aav6471 [publisher-version][publisher-version]
  • Maher, N., Milinski, S., Suarez-Gutierrez, L., Botzet, M., Kornblueh, L., Takano, Y., Kröger, J., Ghosh, R., Hedemann, C., Li, C., Li, H., Manzini, E., Notz, D., Putrasahan, D., Boysen, L., Claussen, M., Ilyina, T., Olonscheck, D., Raddatz, T., Stevens, B. & Marotzke, J. (2019). The Max Planck Institute Grand Ensemble - Enabling the Exploration of Climate System Variability. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 11, 2050-2069. doi:10.1029/2019MS001639 [publisher-version][supplementary-material]
  • Mauritsen, T., Bader, J., Becker, T., Behrens, J., Bittner, M., Brokopf, R., Brovkin, V., Claussen, M., Crueger, T., Esch, M., Fast, I., Fiedler, S., Popke, D., Gayler, V., Giorgetta, M., Goll, D., Haak, H., Hagemann, S., Hedemann, C., Hohenegger, C., Ilyina, T., Jahns, T., Jiménez de la Cuesta Otero, D., Jungclaus, J., Kleinen, T., Kloster, S., Kracher, D., Kinne, S., Kleberg, D., Lasslop, G., Kornblueh, L., Marotzke, J., Matei, D., Meraner, K., Mikolajewicz, U., Modali, K., Möbis, B., Müller, W., Nabel, J., Nam, C., Notz, D., Nyawira, S., Paulsen, H., Peters, K., Pincus, R., Pohlmann, H., Pongratz, J., Popp, M., Raddatz, T., Rast, S., Redler, R., Reick, C., Rohrschneider, T., Schemann, V., Schmidt, H., Schnur, R., Schulzweida, U., Six, K., Stein, L., Stemmler, I., Stevens, B., von Storch, J.-S., Tian, F., Voigt, A., de Vrese, P., Wieners, K.-H., Wilkenskjeld, S., Roeckner, E. & Winkler, A. (2019). Developments in the MPI-M Earth System Model version 1.2 (MPI-ESM1.2) and its response to increasing CO2. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 11, 998-1038. doi:10.1029/2018MS001400 [publisher-version]
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  • Müller, W., Baehr, J., Haak, H., Jungclaus, J., Kröger, J., Matei, D., Notz, D., Pohlmann, H., von Storch, J.-S. & Marotzke, J. (2012). Forecast skill of multi-year seasonal means in the decadal prediction system of the Max Planck Institute for Meteorology. Geophysical Research Letters, 39: L22707. doi:10.1029/2012GL053326 [publisher-version]
  • Sienz, F., Bothe, O. & Fraedrich, K. (2012). Monitoring and quantifying future climate projections of dryness and wetness extremes: SPI bias. Hydrology and Earth System Sciences, 16, 2143-2157. doi:10.5194/hess-16-2143-2012 [publisher-version][any-fulltext]

Kontakt

Dr. Wolfgang A. Müller

Gruppenleiter
Tel: +49 (0)40 41173-370
wolfgang.mueller@we dont want spammpimet.mpg.de

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