Blessing and curse of bioclimatic variables: a comparison of different calculation schemes and datasets for species distribution modeling within the extended Mediterranean area

Bioclimatic variables (BCVs) are the most widely used predictors within the field of species distribution modeling, but recent studies imply that BCVs alone are not sufficient to describe these limits. Unfortunately, the most popular database, WorldClim, offers only a limited selection of bioclimatological predictors; thus, other climatological datasets should be considered, and, for data consistency, the BCVs should also be derived from the respective datasets. Here, we investigate how well the BCVs are represented by different datasets for the extended Mediterranean area within the period 1970–2020, how different calculation schemes affect the representation of BCVs, and how deviations among the datasets differ regionally. We consider different calculation schemes for quarters/months, the annual mean temperature (BCV-1), and the maximum temperature of the warmest month (BCV-5). Additionally, we analyzed the effect of different temporal resolutions for BCV-1 and BCV-5. Differences resulting from different calculation schemes are presented for ERA5-Land. Selected BCVs are analyzed to show differences between WorldClim, ERA5-Land, E-OBS, and CRU. Our results show that (a) differences between the two calculation schemes for BCV-1 diminish as the temporal resolution decreases, while the differences for BCV-5 increase; (b) with respect to the definition of the respective month/quarter, intra-annual shifts induced by the calculation schemes can have substantially different effects on the BCVs; (c) all datasets represent the different BCVs similarly, but with partly large differences in some subregions; and (d) the largest differences occur when specific month/quarters are defined by precipitation. In summary, (a) since the definition of BCVs matches different calculation schemes, transparent communication of the BCVs calculation schemes is required; (b) the calculation, integration, or elimination of BCVs has to be examined carefully for each dataset, region, period, or species; and (c) the evaluated datasets provide, except in some areas, a consistent representation of BCVs within the extended Mediterranean region

Abschätzung zukünftiger saisonaler Niederschlagsextreme im Mittelmeerraum unter Berücksichtigung variierender Prädiktor-Prädiktand-Beziehungen

Da die atmosphärische Zirkulation einer gewissen natürlichen Variabilität unterliegt, zeigen sich dadurch auch veränderte Zusammenhänge zwischen den großskaligen Einflussparametern und dem Niederschlag auf regionaler bis lokaler Ebene. Eine Region, die aufgrund ihrer Lage zwischen den humiden Regionen West- und Mitteleuropas und den ariden Klimaten Nordafrikas unterschiedlichen Einflüssen der großskaligen Zirkulation ausgesetzt ist, ist der Mittelmeerraum. Das Niederschlagsverhalten im Mittelmeerraum ist somit weitestgehend durch die wechselhaften Ausprägungen der Westwinddrift und der subtropischen Hochdruckzellen geprägt, sodass Schwankungen innerhalb dieser Zirkulationsmodi signifikante Veränderungen hinsichtlich der täglichen Niederschlagsmengen hervorrufen können. Ein Ansatz, der im Rahmen des statistischen Downscalings diese instationären Zustände innerhalb der Prädiktor-Prädiktand-Beziehung explizit in die Modellerstellung mit einbezieht und anschließend bei den Abschätzungen von Niederschlagsextremen unter einem anthropogen verstärkten Treibhauseffekt berücksichtigt, soll in dieser Arbeit präsentiert werden. Als Prädiktand stehen hierfür täglich aufgelöste Niederschlagszeitreihen von 94 Stationen im Mittelmeerraum zur Verfügung, die, nachdem diese auf Homogenität und Vollständigkeit getestet wurden, anhand einer s-modalen Hauptkomponentenanalyse (PCA) in saisonale Niederschlagsregionen eingeteilt wurden. Da im Sommer an einigen Stationen nur vereinzelnd Niederschlagsereignisse verzeichnet werden, beschränken sich die Analysen in dieser Arbeit auf die Jahreszeiten Herbst, Winter und Frühling. Für jede Niederschlagsstation wird anschließend auf der Grundlage bestimmter Kriterien saisonübergreifend eine Station ermittelt, die im weiteren Verlauf die jeweilige Region repräsentiert. Die atmosphärische Zirkulation wird dagegen durch Variationszentren ausgewählter zirkulations- und thermodynamischer Zustandsgrößen des NCEP/NCAR-Reanalysedatensatzes beschrieben, die mittels s-modaler PCA für jede Saison extrahiert wurden. Im weiteren Verlauf werden für diverse Quantile die Beziehungen zwischen den jeweiligen Referenzstationen und der großskaligen Zirkulation in den verschiedenen Jahreszeiten anhand einer Three-Step Censored Quantile Regression (TSCQR) näher untersucht. Der Censored Quantile Verification Skill Score (CQVSS) dient dabei zur Abschätzung der Güte der vorliegenden Regressionsmodelle und wird im Folgenden sowohl für die Bestimmung der besten Prädiktorenkombination als auch für die Auswahl der signifikanten Variationszentren eingesetzt. Dabei hat sich gezeigt, dass die beste Prädiktorenkombination jeweils aus einer thermodynamischen und einer zirkulationsdynamischen Prädiktorvariablen besteht, während die Berücksichtigung einer dritten Prädiktorvariablen keine signifikanten Verbesserungen hervorruft. Darüber hinaus werden die vorliegenden saisonalen Zeitreihen anhand des CQVSSs auf mögliche Instationaritäten untersucht, wobei hier zwei unterschiedliche Ansätze verfolgt werden. Zum einen werden auf der Basis von 100 zufällig ausgewählten 31jähriger Kalibrierungsperioden Regressionsmodelle erstellt, die anhand der restlichen Jahre validiert werden. Dieser Ansatz soll dabei einen stationären Zusammenhang zwischen dem Niederschlag an der jeweiligen Station und der großskaligen Zirkulation simulieren und den Schwankungsbereich der natürlichen (zufälligen) Variabilität abgrenzen. Der höchste und niedrigste CQVSS der vorliegenden Random Samples dienen hierbei als Schwellenwerte einer stationären Atmosphäre-Niederschlag-Beziehung. Zum anderen wird ein instationärer Ansatz verfolgt, der auf 31jährigen gleitenden Kalibrierungsperioden basiert. Um eine Gewichtung zugunsten der mittleren Jahre der Zeitreihe zu vermeiden, werden die Subperioden durch Jahre vom Beginn der Zeitreihe ergänzt, wenn deren Ende erreicht wird. Fällt der CQVSS des Validierungszeitraums für mehr als drei aufeinander folgende Jahre aus dem natürlichen (zufälligen) Schwankungsbereich des stationären Ansatzes, liegt bei dieser Zeitreihe eine Instationarität vor. Aus den hier vorliegenden Analysen geht hervor, dass bei den untersuchten Quantilen, außer bei den beiden westlichsten Niederschlagsregionen, im gesamten Mittelmeerraum mindestens in einer Jahreszeit eine Instationarität zu beobachten ist. Dabei weisen die Instationaritäten regionalspezifische Eigenschaften auf, sodass allgemein von einem westlichen und einem östlichen Regime gesprochen werden kann. Um mögliche Ursachen für das instationäre Verhalten zu finden, werden anschließend die Kompositen der geopotentiellen Höhen an den Tagen untersucht, an denen die signifikanten Variationszentren stark positiv bzw. negativ ausgeprägt sind. Vor allem bei den niederen Quantilen können Instationaritäten auf einen möglichen Zusammenhang zwischen der großskaligen Zirkulation und dem Niederschlagsverhalten zurückgeführt werden, während bei den höheren Quantilen vermehrt kleinräumige Prozesse in den Vordergrund treten. Für die Zukunftsprojektionen werden die saisonalen Zeitreihen der Prädiktoren des Erdsystemmodells des Max-Planck-Instituts (MPI-ESM-LR) für die beiden repräsentativen Konzentrationspfade RCP4.5 und RCP8.5 herangezogen und in 31jährige Subperioden unterteilt. Um die Entwicklung von Starkniederschlagsereignissen unter Berücksichtigung eines anthropogen verstärkten Treibhauseffekts abzuschätzen, wird zum einen auf das gesamte Ensemble stationärer Regressionsmodelle, zum anderen auf jeweils das Regressionsmodell zurückgegriffen, welches zwischen der großskaligen Zirkulation der Kalibrierungsperioden und der einzelnen Subperioden des MPI-ESM-LR die größten Übereinstimmungen aufweist. Dieser instationäre Modellansatz hat dabei gezeigt, dass die beobachtete Niederschlagsvariabilität der zweiten Hälfte des 20.Jhs. besser erfasst werden kann, als anhand der stationären Modelle. Für die Abschätzung der Niederschlagsquantile ergeben sich bis zum Ende des 21. Jhs. teils signifikante Veränderungen, die regional stark differenzieren. Während der nördliche Mittelmeerraum deutliche Zunahmen der Niederschlagsintensität oberhalb der untersuchten Quantile zu verzeichnen hat, ist der südliche und östliche Teil durch teils erhebliche Abnahmen geprägt. Diese Entwicklung ist sowohl unter RCP4.5 als auch unter RCP8.5 zu beobachten, wobei die Ab- bzw. Zunahmen unter RCP8.5 in der Regel stärker ausfallen. Allerdings hat sich gezeigt, dass die Abschätzungen in hohem Maße von der Wahl des thermodynamischen Prädiktors abhängig sind, da, je nachdem welcher Prädiktor berücksichtigt wird, gegensätzliche Entwicklungen bei den untersuchten Quantilen beobachtet werden können

Assessing local daily temperatures by means of novel analog approaches: a case study based on the city of Augsburg, Germany

Within the scope of urban climate modeling, weather analogs are used to downscale large-scale reanalysis-based information to station time series. Two novel approaches of weather analogs are introduced which allow a day-by-day comparison with observations within the validation period and which are easily adaptable to future periods for projections. Both methods affect the first level of analogy which is usually based on selection of circulation patterns. First, the time series were bias corrected and detrended before subsamples were determined for each specific day of interest. Subsequently, the normal vector of the standardized regression planes (NVEC) or the center of gravity (COG) of the normalized absolute circulation patterns was used to determine a point within an artificial coordinate system for each day. The day(s) which exhibit(s) the least absolute distance(s) between the artificial points of the day of interest and the days of the subsample is/are used as analog or subsample for the second level of analogy, respectively. Here, the second level of analogy is a second selection process based on the comparison of gridded temperature data between the analog subsample and the day of interest. After the analog selection process, the trends of the observation were added to the analog time series. With respect to air temperature and the exceedance of the 90th temperature quantile, the present study compares the performance of both analog methods with an already existing analog method and a multiple linear regression. Results show that both novel analog approaches can keep up with existing methods. One shortcoming of the methods presented here is that they are limited to local or small regional applications. In contrast, less pre-processing and the small domain size of the circulation patterns lead to low computational costs

The impact of soil moisture on precipitation downscaling in the Euro-Mediterranean area

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