Extreme high sea levels in the German Bight: Past variability and future changes

• Main Author: Lang, A.
• Format: Doctoral or Postdoctoral Thesis
• Language: English
• Published: Universität Hamburg 2020
• Subjects: Langen; Simu; North Atlantic
• Online Access: http://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-B1E2-2; http://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-B1E4-0

In this dissertation, I investigate the variability of extreme high sea levels (ESLs) in the German Bight. Downscaling global climate simulations with a regionally coupled climate model, I (1) quantify the long-term variabil- ity of ESLs over the last millennium and (2) project future changes in their statistics using a large ensemble approach. Compared to previous studies, I generate a larger sample of extreme values that allows a more robust esti- mation of the policy-relevant high-impact-low-probability events. At the same time, the dynamical downscaling with high-frequency ocean-atmosphere coupling provides both a sufficiently high resolution to adequately simulate high-frequency sea level variations and a globally consistent simulation of associated climate states. In the first part, I downscale a transient global climate simulation of the past millennium to quantify the long-term ESL variability. I find that simu- lated ESL statistics vary substantially on interannual to centennial timescales but without following preferred oscillation periods. Due to this large vari- ability, ESL variations mask any signals from background sea level varia- tions or from external natural variability such as solar or volcanic forcing. Nevertheless, periods of high ESLs can be linked to an atmospheric mode of variability, namely a sea level pressure dipole between northeastern Scan- dinavia and the Gulf of Biscay. The high ESL variability emphasizes the in- herent uncertainties related to traditional extreme value estimates based on short data subsets, which fail to account for such long-term variations. This further suggests that uncertainties related to high-impact-low-probability ESL estimates are higher than previously assumed. In the second part, I investigate future changes in ESL statistics under climate change which occur irrespective of a shift due to gradual mean sea level rise. To account for the large ESL variability detected in the first part, I downscale a large ensemble of global 1pctCO2 scenario simulations. While individual realizations exhibit highly different responses, the full en- semble reveals that ESLs statistically increase with rising atmospheric CO2 levels, particularly along the western coastlines of Schleswig-Holstein and Denmark. Here, the magnitude of ESL change reaches around half of the ex- isting projections of the regional background sea level rise (BSLR) until the end of the century. This ESL response is related to an enhanced large-scale activity along the North Atlantic storm belt, more predominant storms of the major West-Northwest track-type, and a subsequent local increase in mainly westerly wind speed extremes. The response is seasonally opposite, as summer ESLs and their drivers decrease in magnitude, contrasting the response of the higher winter ESLs which govern the annual response. These results have important implications for coastal protection. First, the high ESL variability shows that estimates of high-impact-low-probability ESLs – and thus also flood protection standards – strongly depend on the state of long-term variability and are thus associated with deep uncertainty. Second, ESLs in the German Bight do not only scale with BSLR but increase additionally. Statistically, ESLs may rise stronger than previously assumed; however, as manifestations of the large internal variability, (multi-)decadal deviations from the statistical long-term trend are to be expected. These deep uncertainties in estimating high ESLs may thus demand even further safety measures. In dieser Dissertation untersuche ich die Variabilität extremer Hochwasser- stände (extreme sea level, ESL) in der Deutschen Bucht. Durch Regionalisie- rung (Downscaling) globaler, einen langen Zeitraum umfassender Klimasi- mulationen mit einem regional gekoppelten Klimamodell, quantifiziere ich deren langzeitliche Variabilität während des letzten Jahrtausends (1), und projiziere zukünftige Änderungen in deren Statistik mithilfe eines großen Ensembles (2). Verglichen mit bisherigen Studien generiere ich eine weitaus größere Anzahl an Extremwerten, was eine statistisch robuste Abschätzung der ESLs von größtem Schadensrisiko (high-impact-low-probability) ermög- licht. Zugleich bietet das dynamische Downscaling mit hochfrequenter Kop- plung zwischen Ozean und Atmosphäre einerseits eine für die adäquate Simulation von ESLs hinreichend hohe Auflösung, und andererseits eine global konsistente Simulation damit assoziierter Klimazustände. Im ersten Teil regionalisiere ich eine globale Klimasimulation des letz- ten Jahrtausends, um die langzeitliche ESL-Variabilität zu quantifizieren. Demnach weisen simulierte ESLs eine hohe Variabilität auf Zeitskalen von Jahren bis Jahrhunderten auf, ohne jedoch systematischen Schwankungen zu folgen. Dadurch sind Signale durch Schwankungen des mittleren Meer- esspiegels oder durch externe Variabilität solaren oder vulkanischen Ur- sprungs nicht feststellbar. Nichtsdestotrotz können Zeiten besonders ho- her ESLs mit Moden atmosphärischer Variabilität verknüpft werden: So ist das Zirkulationsregime bestehend aus einem Luftdruck-Dipol zwischen der Biskaya und Nordost-Skandinavien für erhöhte ESLs in der Region ver- antwortlich. Die hohe ESL-Variabilität unterstreicht hierbei die inhärenten Unsicherheiten der Extremwertanalyse auf der Basis kurzer Datenreihen, da diese keine langzeitlichen Variationen abbilden können. Dies deutet da- rauf hin, dass die Unsicherheit von high-impact-low-probability ESLs höher ist als bislang angenommen, und dass bisherige ESL Abschätzungen stark vom Zustand der langzeitlichen Variabilität abhängen. Im zweiten Teil untersuche ich solch zukünftige Änderungen in der ESL- Statistik in einem sich verändernden Klima, die unabhängig von einer ge- nerellen Verschiebung durch den Anstieg des Meeresspiegels auftreten. Um der hohen Variabilität der im ersten Teil simulierten ESLs Rechnung zu tra- gen, regionalisiere ich ein Ensemble aus 32 Läufen globaler 1pctCO2 Kli- masimulationen. Während einzelne Realisationen unterschiedlich auf eine Erhöhung der CO2 Konzentrationen reagieren, zeigt das volle Ensemble einen statistisch signifikanten Ansteig der ESLs, vor allem an der Westküste Schleswig-Holsteins und Dänemarks. Die Änderung der ESLs macht damit stellenweise die Hälfte des erwarteten mittleren Meeresspiegelanstiegs in der Region bis zum Ende des 21. Jahrhunderts aus. Dieses Änderungsmuster hängt mit einer erhöhten großskaligen Sturmaktivität im Nordatlantik, einer Häufung des für ESLs in der Deutschen Bucht wichtigsten Sturmtyps, und einem lokalen Anstieg an extremen Westwinden zusammen. Die klimabe- dingte Änderung der ESLs ist hierbei saisonal entgegengesetzt, mit einer Zunahme im Winter und einer Abnahme im Sommer. Da Winterwerte ins- gesamt höher liegen, dominiert über das ganze Jahr ein ESL-Anstieg. Die Ergebnisse beider Teile haben wichtige Implikationen für den Küsten- schutz. Zum einen zeigt die hohe ESL-Variabilität, dass Angaben von high- impact-low-probability ESLs – und damit auch Richthöhen im Hochwasser- schutz – mit tiefer Unsicherheit verknüpft sind. Zum anderen skalieren ESL in der Deutschen Bucht nicht nur mit dem erwarteten mittleren Meeres- spiegelanstieg, sondern steigen statistisch gesehen zusätzlich. So muss zwar mit einem stärkeren Anstieg an ESLs als bisher angenommen gerechnet werden; aufgrund der hohen internen Variabilität einzelner Realisationen können jedoch durchaus (multi-)dekadische Abweichungen von dem lang- zeitlichen, statistischen Trend auftreten. Diese nichtreduzierbaren Unsicher- heiten in der Abschätzung hoher ESLs könnten dadurch noch strengere Sicherheitsmaßnahmen erfordern.