Diese Dissertation beschäftigt sich mit regionaler Klimamodellierung über Südamerika, der Analyse von Modellsensitivitäten bezüglich Wolkenparametrisierungen und der Entwicklung neuer Methoden zur Modellevaluierung mithilfe von Klimanetzwerken. Im ersten Teil untersuchen wir Simulationen mit dem COnsortium for Small scale MOdeling model in CLimate Mode (COSMO-CLM) und stellen die erste umfassende Evaluierung dieses dynamischen regionalen Klimamodells über Südamerika vor. Dabei untersuchen wir insbesondere die Abhängigkeit simulierter tropischer Niederschläge von Parametrisierungen subgitterskaliger cumuliformer und stratiformer Wolken und finden starke Sensitivitäten bezüglich beider Wolkenparametrisierungen über Land. Durch einen simultanen Austausch der entsprechenden Schemata gelingt uns eine beträchtliche Reduzierung von Fehlern in klimatologischen Niederschlags- und Strahlungsmitteln, die das COSMO-CLM über tropischen Regionen für lange Zeit charakterisierten. Im zweiten Teil führen wir neue Metriken für die Evaluierung von Klimamodellen bezüglich räumlicher Kovariabilitäten ein. Im Kern bestehen diese Metriken aus Unähnlichkeitsmaßen für den Vergleich von simulierten mit beobachteten Klimanetzwerken. Wir entwickeln lokale und globale Unähnlichkeitsmaße zum Zwecke der Darstellung lokaler Unähnlichkeiten in Form von Fehlerkarten sowie der Rangordnung von Modellen durch Zusammenfassung lokaler zu globalen Unähnlichkeiten. Die neuen Maße werden dann für eine vergleichende Evaluierung regionaler Klimasimulationen mit COSMO-CLM und dem Statistical Analogue Resampling Scheme über Südamerika verwendet. Dabei vergleichen wir die sich ergebenden Modellrangfolgen mit solchen basierend auf mittleren quadratischen Abweichungen klimatologischer Mittelwerte und Varianzen und untersuchen die Abhängigkeit dieser Rangfolgen von der betrachteten Jahreszeit, Variable, dem verwendeten Referenzdatensatz und Klimanetzwerktyp. / This dissertation is about regional climate modeling over South America, the analysis of model sensitivities to cloud parameterizations, and the development of novel model evaluation techniques based on climate networks. In the first part we examine simulations with the COnsortium for Small scale MOdeling weather prediction model in CLimate Mode (COSMO-CLM) and provide the first thorough evaluation of this dynamical regional climate model over South America. We focus our analysis on the sensitivity of simulated tropical precipitation to the parameterizations of subgrid-scale cumuliform and stratiform clouds. It is shown that COSMO-CLM is strongly sensitive to both cloud parameterizations over tropical land. Using nondefault cumulus and stratus parameterization schemes we are able to considerably reduce long-standing precipitation and radiation biases that have plagued COSMO-CLM across tropical domains. In the second part we introduce new performance metrics for climate model evaluation with respect to spatial covariabilities. In essence, these metrics consist of dissimilarity measures for climate networks constructed from simulations and observations. We develop both local and global dissimilarity measures to facilitate the depiction of local dissimilarities in the form of bias maps as well as the aggregation of those local to global dissimilarities for the purposes of climate model intercomparison and ranking. The new measures are then applied for a comparative evaluation of regional climate simulations with COSMO-CLM and the STatistical Analogue Resampling Scheme (STARS) over South America. We compare model rankings obtained with our new performance metrics to those obtained with conventional root-mean-square errors of climatological mean values and variances, and analyze how these rankings depend on season, variable, reference data set, and climate network type.

In dieser Arbeit wird die Entwicklung eines Gebäudeenergiemodells (BEM) und eines Schemas für die mittlere Strahlungstemperatur ($T_mrt$) vorgestellt, das in das Doppel-Canyon basierte städtische Bestandsschichtsschema (DCEP) integriert ist. Das erweiterte DCEP-BEM Modell zielt darauf ab, eine Verbindung zwischen anthropogener Wärme und dem Stadtklima herzustellen, indem Gebäude in Straßenschluchten einbezogen werden, um die Energieflüsse auf städtischen Oberflächen, die Auswirkungen der anthropogenen Wärme auf die Atmosphäre, die Innenraumlufttemperatur und die Abwärme von Klimaanlagen zu untersuchen. Das DCEP-BEM wird mit dem mesoskaligen Klimamodell COSMO-CLM (COnsortium for Small-scale MOdelling in CLimate Mode, im Folgenden CCLM) gekoppelt und zur Simulation des Winters und Sommers 2018 in Berlin. Die Auswertung der Wintersimulationen zeigt, dass CCLM/DCEP-BEM den mittleren Tagesverlauf der gemessenen turbulenten Wärmeströme gut reproduziert und die simulierte 2-m-Lufttemperatur und den städtischen Wärmeinseleffekt (UHI) verbessert. Im Sommer bildet das CCLM/DCEP-BEM die Innenraumlufttemperatur richtig ab und verbessert die Ergebnisse für die 2-m-Lufttemperatur und die UHI leicht. Außerdem wird das CCLM/DCEP-BEM angewendet, um die Abwärmeemissionen von Klimaanlagen im Sommer zu untersuchen. Die Abwärmeemissionen der Klimaanlagen erhöhen die Lufttemperatur in Oberflächennähe erheblich. Der Anstieg ist in der Nacht und in hochurbanisierten Gebieten stärker ausgeprägt. Es werden zwei Standorte für die AC-Außengeräte betrachtet: entweder an der Wand eines Gebäudes (VerAC) oder auf dem Dach eines Gebäudes (HorAC). Die Auswirkung von HorAC ist im Vergleich zu VerAC insgesamt geringer, was darauf hindeutet, dass HorAC einen kleineren Einfluss auf die oberflächennahe Lufttemperatur und den UHI hat. Ein Schema für $T_mrt$ wird für das CCLM/DCEP-BEM entwickelt und umfassend validiert. Es wird gezeigt, dass dieses Schema eine zuverlässige Darstellung von $T_mrt$ bietet. / This work presents the development of a building energy model (BEM) and a mean radiant temperature ($T_mrt$) scheme integrated in the urban canopy scheme Double Canyon Effect Parametrization (DCEP). The extended DCEP-BEM model aims to establish a link between anthropogenic heat emissions and urban climate by including the interior of buildings in urban street canyons to investigate the energy fluxes on urban surfaces, the effects of anthropogenic heat on the atmosphere, the evolution of indoor air temperature, and waste heat from air conditioning (AC) systems. DCEP-BEM is coupled with the mesoscale climate model COSMO-CLM (COnsortium for Small-scale MOdelling in CLimate Mode, hereafter CCLM) and applied to simulate the winter and summer 2018 of Berlin. The evaluation for winter simulations indicates that CCLM/DCEP-BEM reproduces well the average diurnal characteristics of the measured turbulent heat fluxes and considerably improves the simulated 2-m air temperature and urban heat island (UHI). In summer, CCLM/DCEP-BEM accurately reproduces the indoor air temperature, and slightly improves the performance of the 2-m air temperature and the UHI effect. Furthermore, CCLM/DCEP-BEM is applied to explore the waste heat emissions from AC systems in summer. AC waste heat emissions considerably increase the near-surface sensible heat flux and air temperature. The increase is more pronounced during the night and in highly urbanised areas. Two locations for the AC outdoor units are considered: either on the wall of a building (VerAC) or on the rooftop of a building (HorAC). The effect of HorAC is overall smaller compared to VerAC, indicating that HorAC has a smaller impact on the near-surface air temperature and the UHI effect. A $T_mrt$ scheme is developed for CCLM/DCEP-BEM and extensively evaluated. It is shown that this scheme provides a reliable representation of $T_mrt$.