Hinweise für REMO-Datennutzer beinhaltet folgende Punkte: Verfügbarkeit der Daten, Datenformat, Erläuterung zu Variablen, Vergelich mit anderern Daten, Klimaläufe, Häufige Fragen, sowie einen Anhnag mit Gitter- und Produktinformationen und ein Testprogramm in FORTRAN90 zum Einlesen und Herausschreiben der Daten und eine Codeliste
The precipitation data of the Regional Climate Model CLM are used for the water management impact models within the dynaklim networking and research project. For this purpose, it is necessary to apply a bias correction to the CLM
precipitation data. First, the bias assessed for varying temporal resolutions and precipitation characteristics is described. Subsequently, a method for the bias correction is introduced. The developed methodology is a modified form of the socalled
quantile mapping. The focus lies on the corrections of the dry days and the heavy rainfall events. They are considered separately, deviating from other quantile mapping procedures.
Proceeding of the 12th International Conference on Urban Drainage, Porto Alegre/Brazil, 11-16 September 2011.
For the development of adaptation strategies in the research project dynaklim (Dynamic Adaptation of Regional Planning and Development Processes to the Effects of Climate Change in the Emscher-Lippe-Region) numerous models (e. g. sewer models) which need rainfall data as input are used. These models need data with a temporal and spatial resolution beyond the resolution provided by regional climate models. Therefore downscaling of the
precipitation data is performed with the help of weather radar data. Comparisons of measurement and model data during 1961-1990 show systematic bias and differing statistical characteristics between the two data types; thus the model data requires preliminary correction before use. A critical point is the corrections´ impact on extreme event data that are applied in extreme value statistics for structure design, e.g. for retention basins. Different characteristics of the analysed rainfall data and correction procedures are described.
Regional climate change projections show a changing climate in the metropolitan region of Hamburg for the end of the century: The temperature could increase and the precipitation in summer could decrease. To cope with the probably longer lasting and hotter summer conditions in Europe there are different possible adaptation measures in land management practice, e.g. forest conversion. That means the conversion of mostly coniferous forest monocultures to deciduous and mixed forests. Mixed forests are generally more adaptable in comparison to conifer forests. They ensure an increased groundwater recharge because of less canopy interception and reduced transpiration outside the growing season. An interesting question is how forest conversion would feedback to the regional climate under different climate conditions. To explore climate feedbacks, REMO (regional climate model at the Max Planck Institute for Meteorology, Hamburg) is applied. To get a more realistic representation of the land surface, a current dataset from a digital basis landscape model of the Federal Agency for Cartography and Geodesy is used instead of the standard representation of the land surface in REMO. In some areas of the metropolitan region of Hamburg the updated land surface increases the forest fraction. Additionally, all coniferous forest types are converted into broadleaf forest types to study the maximum impact on the simulated near surface climate. This set-up is used for a climate simulation with REMO, forced by ERA-INTERIM reanalysis data for the period of 1990-2008. Selected climate variables are analyzed and the associated processes are investigated: The different forest distributions affect particularly the evapotranspiration and thus the water- and energy cycle of the soil and the lower atmosphere. Especially, the effects in the very hot and dry year 2003 and in the wet year 2002 are analyzed. To study the impacts of the forest distributions under different climate conditions, a second climate simulation is set up with REMO, forced by ECHAM5-MPIOM for the historical period 1970-2000 and for the future time periods 2035-2065 and 2070-2100 under A1B emissions. This allows analyzing the impact of a changed forest cover under different climate conditions. It gives a first estimation of climate sensitivity.
Im Zentrum dieser Arbeit stehen Bioindikatoren, die im begründeten Verdacht stehen, gleichzeitig auf die anthropogenen Belastungen „Eutrophierung“ und „Klimaerwärmung“ zu reagieren. Cyanobacteria werden als Bioindikatoren mit 42 Arten und mittels ihres gesamten Biomasseanteils am Phytoplankton unter weiteren Kenngrößen im neuen deutschen Seenbewertungssystem, dem Phyto-See-Index (PSI) zur Umsetzung der Wasserrahmenrichtlinie (WRRL) genutzt (Mischke et al. 2008). Die meisten Vertreter der Cyanobacteria profitieren in ihrem Wachstum sowohl von einer Erhöhung der Trophie, als auch von erhöhten Wassertemperaturen.
Für die Region Brandenburg wird nach Szenario B des PIC Potsdam mit einem Anstieg der Lufttemperatur um +1,5°C bis 2050 gerechnet (Jacob &Gerstengarbe. 2005). Dies hat eine Verlängerung der Schichtungsperiode (Adrian et al. 1993, Kirillin et al. 2008) in dimiktischen Seen, eine Annäherung der Wassertemperatur an die Optima vieler Arten und eine erhöhte hypolimnische P-Rücklösung (Adrian et al. 1993) zur Folge, was insgesamt einen höheren Trophiestatus der Seen einhergehend mit höheren Phytoplanktonbiomassen erwartet lässt. Es wird postuliert, dass die globale Erwärmung zur Verschiebung der Referenzzönosen („composition metrics“ wie PTSI und Algenklassen-Metrik) und der Biomasseausprägung („biomass metrics“) führt und damit die Bewertungsmatrix angepasst werden müsste.
Um den Effekt der prognostizierten Erhöhung von Cyanobacteria auf die Bewertung mittels Phyto-See-Index zu dokumentieren, wird in diesem Beitrag der Biomasseanteil dieser Gruppe in einem Szenario anhand realer Seendaten künstlich verdoppelt und der Bewertung „ohne potentiellen Klimaeinfluss“ gegenübergestellt.
Ein weiteres Phänomen aufgrund der Klimaerwärmung wird anhand eines Populationsmodells, welches zur Berücksichtigung der Überwinterung mittels Dauerzellen (Akineten) für eine Art der Nostocales (Cyanobacteria) entwickelt wurde, vorausgesagt (Wiedner et al. 2007): Es besagt, dass nostocale Arten mit einem Lebenszyklus bei Klimaerwärmung aufgrund der früheren Keimung höhere sommerliche Biomassen aufbauen werden. Um den Effekt einer Erhöhung der Lufttemperatur im vorausgehenden Winter oder Frühjahr auf die Nostocales in Freilanddaten zu beobachten, werden Langzeitdaten von 35 Seen mit kalten und warmen Jahren (-zeiten) ausgewertet.
A statistical downscaling method has been developed to produce highly resolved precipitation data from regional climate model (RCM) output, using the model CLM (2 runs, scenario A1B). The procedure is based on the analogue method with the predictors precipitation (daily sums on CLM grid points) and objective weather types (DWD). Analogue days of the time period 2001-2009 are searched using corrected and adjusted data of radar Essen and DWD measurements of objective weather types. The radar data is used to produce high-resolution precipitation data sets (1km², 5min) with realistic spatial and temporal correlations for three catchments in North Rhine-Westphalia. Results in
the reference period (1961 - 1990) are examined using extreme value statistics and compared to corrected station data. Data sets of the near and the far future (2021-2050, 2071-2100) are analysed with respect to future trends, and uncertainties of the downscaling procedure are discussed.