Die Abhängigkeit der dekadischen Prognosen von der genutzten Ozeankomponente wurde im Rahmen des Projekts TORUS getestet und analysiert. Alternativ zu MPI-OM nutzten sie das Ozean-Meereis-Modell FESOM mit einem unstrukturierten Gitter, das eine erhöhte horizontale Auflösung in wichtigen Regionen wie der Arktis und den Tropen erlaubt (Sidorenko et al. 2015). Der lange Kontrolllauf mit vorgeschriebenen konstanten Treibhausgaskonzentrationen für das Jahr 1990 zeigte, dass ECHAM6-FESOM ebenso gut wie andere Klimamodelle ist und ähnliche Mängel in der nordatlantischen Zirkulation aufweist. Diese führen zu einer zu schwachen Tiefenkonvektion in der Labradorsee mit Phasen stärkerer Konvektion, die mit eisfreien Bedingungen einhergeht, und schwächerer Konvektion, die mit eisbedeckten Bedingungen einhergeht (Abb. 3, blaue Kurve, R1). Die dekadische Klimavariabilität der globalen Mitteltemperatur, atmosphärischer Telekonnektionsmuster, großskaliger Ozeanvariabilitätsmuster und der El Niño Southern Oscillation (ENSO) ist gut wiedergegeben. Eine erhöhte horizontale Auflösung in den Tropen führt zu einer noch realistischeren Darstellung von ENSO. Erste Ergebnisse aus einer 250 Jahre langen Kontrollsimulation mit einer neuen Version von FESOM, die eine noch höhere Auflösung im nördlichen Nordatlantik, im kanadisch-arktischen Archipel, in der Labradorsee und über der gesamten Arktis allgemein enthält, zeigten eine Verbesserung (Verstärkung) der Tiefenkonvektion in der Labradorsee (Abb. 3, rote Kurve, R2).

Der Memory-Effekt der Bodenfeuchte hat einen starken Einfluss auf den Hydrologie- und Energiekreislauf an der Landoberfläche auf dekadischen Zeitskalen. Um diese Boden-Atmosphäre-Wechselwirkungen zu berücksichtigen, ist eine realistische Darstellung der Bodenhydrodynamik erforderlich, die allerdings rechenintensiv ist. Daher entwickelte das Projekt MCRA einen „model complexity reduction approach“, um das vereinfachte Klimamodell mit den Informationen aus einem komplexen Modell (Shrestha et al. 2014), das über bestimmten Einzugsgebieten angewendet wurde, zu korrigieren. Das vereinfachte regionale Klimamodell wurde für die europäische CORDEX Domäne mit einer hohen Auflösung von 0,11° (Abb. 4) für kurze Zeitperioden laufen gelassen, z.B. für die europäische Hitzewelle im August 2003. Es wurde der Einfluss der unteren Energie-Randbedingungen auf den Wasser- und Energiekreislauf an der Landoberfläche analysiert. Es wurden auch Ähnlichkeitsindizes entwickelt, die für die hydrologischen Parametrisierungen in dem Komplexitätsreduktionsansatz benötigt werden.

Um chemische Prozesse in der Atmosphäre im Detail betrachten zu können, müssen Chemie-Klima-Modelle angewendet werden. In Modul B wurden MAECHAM5/HAM und EMAC für verschiedene Probleme genutzt. Sie basieren auf dem Atmosphärenmodell ECHAM, das Teil des MiKlip Vorhersagesystems ist. Da die Einbeziehung der Wechselwirkungen zwischen Chemie und Klima rechnerisch aufwendig ist, hat das Projekt LiCoS einen Rosenbrock-Integrator für chemische Reaktionen optimiert und damit EMAC zwei- bis dreimal schneller gemacht als mit dem Standardintegrator.
Eine weitere Möglichkeit, die Rechenzeit drastisch zu reduzieren, wenn stratosphärische Chemie berücksichtigt werden soll, wurde im Projekt FAST-O3 durch die Entwicklung des schnellen stratosphärische Chemie-Schemas SWIFT realisiert, das wichtige Wechselwirkungen zwischen Klima und Ozon simuliert (Rex et al. 2014). SWIFT wurde als alternatives Chemie-Modul in ein Chemie-Transportmodell implementiert und mit der Version mit der vollständigen Chemie und Satellitenbeobachtungen verglichen. Der Vergleich zeigte, dass die rechnerisch viel schnellere Parametrisierung SWIFT ähnlich gute Ergebnisse erzielte wie die Version mit der vollständigen Chemie (Abb. 5). Im letzten Jahr des Projekts wurde SWIFT auch in EMAC implementiert.

EMAC wurde im Projekt STRATO angewendet, um die Antwort des gekoppelten Stratosphäre-Troposphäre-Ozean-Systems auf die dekadische Variabilität der Stratosphäre einschließlich des natürlichen externen solaren Antriebs zu analysieren. Der Vergleich zwischen EMAC und Baseline1-LR zeigte eine gute Übereinstimmung in der Struktur und Größe des dekadischen solaren Signals. Allerdings sind die Ozon- und solaren Temperatursignale sowohl in Baseline1-LR als auch in MR im Vergleich zu EMAC und Beobachtungen überschätzt (Abb. 6). In der unteren Stratosphäre wird das ENSO-Temperatursignal in beiden Versionen von Baseline1 reproduziert, ist aber schwächer als in EMAC und in den Beobachtungen.

Als weiterer natürlicher externer Antrieb wurden im Projekt ALARM die Auswirkungen großer Vulkanausbrüche analysiert. Darin wurde ein Vulkan-Modul mit einem zweistufigen Ansatz bereitgestellt. Zuerst wird der vulkanische Strahlungsantrieb mit MAECHAM5/HAM berechnet, der dann im MiKlip Vorhersagesystem verwendet wird. Mit diesem Setup wurden Simulationen mit einem Pinatubo-artigen Ausbruch im Jahr 2013 durchgeführt und es zeigte sich, dass die Wirkung ähnlich wie bei den rekonstruierten Mustern nach großen historischen Eruptionen ist. Um den Einfluss von Vulkanausbrüchen auf die Vorhersagegüte abzuschätzen, wurden dekadische Baseline0-LR Hindcasts mit und ohne große Vulkanausbrüche analysiert. Die Untersuchungen zeigten, dass vor allem im ersten Jahr die Vorhersagegüte über Eurasien signifikant verbessert wird, wenn die Ausbrüche berücksichtigt werden (Abb. 7).

Verständnis dekadischer Variabilität

Der Einfluss der Wolken auf dekadische Klimavariabilität wurde von dem Projekt LiCoS analysiert. Sie fanden heraus, dass atmosphärische Prozesse, die von Wolkenrückkopplungen verursacht werden, wichtige Akteure in der zwischenjährlichen bis dekadischen Variabilität der großskaligen Klimamuster sind (Bellomo et al. 2014, 2015). Diese Rückkopplungen sind wahrscheinlich für einen großen Teil der ENSO Variabilität verantwortlich, indem sie die globale Zirkulation beeinflussen. Es wurde auch gezeigt, dass eine positive Rückkopplung zwischen der Meeresoberflächentemperatur (sea surface temperature, SST), der Wolkenbedeckung und der großskaligen atmosphärischen Zirkulation die dekadische Klimavariabilität im Pazifik erklären kann. Darüber hinaus quantifizierte LiCoS die Vorhersagegüte der Ozonbelastung im MiKlip Vorhersagesystem dadurch, dass der atmosphärische Stagnationsindex als ein guter Indikator für das Auftreten von Tagen mit hohen Ozonkonzentrationen in industrialisierten Regionen identifiziert wurde (Abb. 8). Da alle notwendigen Parameter Teil der Standardausgabe des MiKlip Vorhersagesystems sind, kann der atmosphärische Stagnationsindex als Proxy für einen Ozonbelastungsindex verwendet werden.

Mehrere Projekte in Modul B untersuchten die Auswirkung der unterschiedlichen Auflösungen in Baseline1-LR und MR. Im Allgemeinen sollte die Stratosphäre ins Modell aufgenommen werden, da MultiCliP gezeigt hat, dass dies die Simulation außertropischer troposphärischer Variabilität verbessert. Dies ist der Fall für beide Versionen, LR und MR. Jedoch ist die höhere Auflösung in MR erforderlich, wenn eine verbesserte Darstellung von spezifischen Prozessen wie der Quasi-Biennial Oscillation erforderlich ist. Bezüglich der Wiedergabe der stratosphärischen Variabilität fand STRATO eine schrittweise Verbesserung von LR zu MR, aber beide Versionen überschätzen die Variabilität im Winter in den südhemisphärischen Polarregionen.