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.
Rainfall statistics are composed based on data gained by precipitation measurements and from climate models. These statistics are carried out for both periods in the past and the future. When analysing the time series, different trends can be seen in the measured data of the past and the model data for future periods. Influences on the statistically determined precipitation amounts caused by changes can be neglected for past periods. However, significant increases of the statistical precipitation amounts can be observed for the future. Here a pragmatic approach is presented, showing how to consider possible increases in the statistical precipitation amounts – due to the climate change signal – in the dimensioning of water management systems.
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.
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.
Consequences resulting from future Climate Change may be one of the most severe threats for people and economies in many countries of the world. Besides the problem of sea level rise, also possible general changes in the frequency and intensity of storms as well as general changes in the average wind field are expected for the future. With respect to the coastal protection possible future strategies and also possible future measures are analyzed and assessed with the result that technical, morphological, socio-economic and aesthetical aspects play a role.
Information about possible changes of extreme wave heights are essential for the future safe design of coastal and flood protection structures likes dykes, flood protection dunes, revetments etc. In this study, scenarios of regional climate change up to 2100 are used for the evaluation of changes of wave conditions. Analyses on calculated significant wave heights derived from extreme value statistics are showing a different signal of change for the selected locations along the German Baltic Sea Coast. The results are showing that extreme wave heights with a return level of 200 years can increase up to +14%. But also a decrease of down to -14% were found compared to actual conditions, depending on the location and climate change scenario applied. At the location of Warnemünde a slight increasing trend for the change of extreme wave heights could be found for 3 of 4 scenario runs with a maximum increase of +7%.