Im Rahmen des Forschungsvorhabens dynaklim wurden umfangreiche Analysen zu Veränderungen der beiden Parameter Lufttemperatur und Niederschlag in der Emscher Lippe Region durchgeführt. Dabei wurden die beiden Parameter hinsichtlich verschiedenster Kenngrößen und Untersuchungszeiträume untersucht. Die Untersuchungen umfassen sowohl Messdaten aus der Vergangenheit im Zeitraum 1951 – 2010 (Niederschlag) bzw. 1961 – 2010 (Lufttemperatur) als auch Klimamodelldaten aus zwei Modellläufen des Regionalen Klimamodells CLM im Zeitraum 1961 – 2100. Die vorliegende dynaklim Kompakt Ausgabe stellt die wesentlichen Ergebnisse kurz dar.
Für die Bereitstellung von Niederschlagszeitreihen des Regionalen Klimamodells CLM für die meisten wasserwirtschaftlichen Modellanwendungen ist eine realitätsnahe Abbildung des Parameters Niederschlag hinsichtlich wesentlicher Kenngrößen, wie Jahresniederschlagssummen, Starkregen und Trockenzeiten erforderlich. Zudem benötigen Modelle, die schnelle und kleinräumige Niederschlag- Abfluss-Prozesse beschreiben, zeitlich und räumlich hoch aufgelöste Niederschlagseingangsdaten. Beide Voraussetzungen, die realitätsnahe sowie die hoch aufgelöste Abbildung des Parameters Niederschlag, sind zunächst in den CLM-Modelldaten nicht ohne weiteres erfüllt. Es wurden zwei Methoden entwickelt, die zum einen eine sinnvolle Korrektur der Tagesniederschlagssummen (Bias-Korrektur) und zum anderen eine feinere zeitliche und räumliche Auflösung (Downscaling) der CLM-Modelldaten ermöglichen.
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 Rahmen von dynaklim werden die wesentlichen Mess- und Modelldaten in der Emscher-Lippe-Region zusammengetragen, aufbereitet und an die Projektpartner weitergegeben. Bei den Modelldaten des in dynaklim primär verwendeten Regionalen Klimamodells CLM zeigte sich, dass insbesondere beim Parameter Niederschlag systematische Unterschiede (Bias) zu den Messdaten in der Region vorliegen. Für
die Nutzung der CLM-Niederschlagsdaten in den meisten wasserwirtschaftlichen Modellen war daher eine Korrektur des Bias erforderlich. In der vorliegenden Publikation werden zunächst die festgestellten Unterschiede in unterschiedlichen Bilanzierungszeiträumen und hinsichtlich verschiedener Kenngrößen dargestellt. Anschließend wird die entwickelte Methodik (modifiziertes Quantile Mapping) beschrieben und die Ergebnisse bewertet. Es wird gezeigt, dass durch die entwickelte Methodik eine sinnvolle Korrektur der CLM-Niederschlagsdaten möglich ist, sodass für die Emscher-Lippe-Region nun flächendeckend korrigierte Tagesniederschlagssummen zur Verfügung stehen.
Im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Forschungs und Netzwerkprojektes dynaklim zur regionalen Bewältigung der Folgen des Klimawandels werden vom Rhein-Ruhr-Institut für Sozialforschung und Politikberatung (RISP) e.V. in den Jahren 2010, 2012 und 2014 repräsentative Bevölkerungsbefragungen durchgeführt, um die Einstellungen der Bevölkerung der dynaklim-Region zum Klimawandel und zur örtlichen bzw. regionalen Klimaanpassung zu erfassen. Außerdem geht es um die Veränderungen in der Sichtweise während dieser 4 Jahre. Dabei stehen die folgenden Themen im Vordergrund: - Wie nehmen die Menschen in der Region die Folgen des Klimawandels wahr?; - Welche Einstellungen hat die Bevölkerung zum Klimawandel?; - Welche Erwartungen richten die Bürgerinnen und Bürger an die Politik?; - Wie werden regionale Projekte mit Umweltrelevanz wahrgenommen?; - Was tun sie selbst? Zentrale Ergebnisse der repräsentativen Bevölkerungsbefragung 2012 aus allen Kommunen in der Region werden hier veröffentlicht.
Einleitend werden im Artikel zunächst Spannungsfelder zwischen Demokratie, Governance und regionaler Anpassung an den Klimawandel skizziert. Das zweite Kapitel handelt von Anspruch und Wirklichkeit partizipativer Governance und davon, welche Herausforderungen sich daraus im Kontext regionaler Anpassung an die Folgen des Klimawandels ergeben. Das dritte Kapitel ist empirisch angelegt. Hier kommen betroffene und engagierte Menschen zu Wort und das Verhältnis zwischen Bürger*innen und Verwaltungen wird thematisiert. Im schlussfolgernden Kapitel werden Ansatzpunkte einer demokratischen Kultur im Kontext des Klimawandels formuliert.
Die Ergebnisse der aktuellen dynaklim Befragung ergeben, dass die Auswirkungen des Klimawandels ein stark medienvermitteltes Thema sind und dabei die visuellen Massenmedien wie Presse und Fernsehen als Informationsquelle eine zentrale Rolle spielen. Die befragten Verbraucherinnen und Verbraucher aus dem Versorgungsgebiet der Rheinisch Westfälische Wasserwerksgesellschaft mbH (RWW) gehen davon aus, dass die Auswirkungen des Klimawandels auch die regionale Wasserversorgung berühren werden und sehen Hochwassergefährdungen und Qualitätsbeeinträchtigungen im Vordergrund. Um eine Anpassung an die Auswirkungen des Klimawandels im Bereich der Wasserversorgung zu ermöglichen, zeigt sich jeder Dritte bereit, höhere Wasserpreise zu zahlen und fast 60 % bevorzugen dabei eine verbrauchsabhängige Erhöhung. Die Befragten sind allgemein der Ansicht, dass zu wenig für die Anpassung an den Klimawandel getan wird. 36 % sind der Meinung, selbst genug dafür zu tun, für den Wasserversorger bejahen dies 27 %. Der Politik, der eigenen Kommune oder anderen Institutionen wird das weniger bestätigt.
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.
Die durchgeführte SWOT-Untersuchung baut auf der bisher im dynaklim-Arbeitsbereich „Politik, Planung und Verwaltung“ erstellten Status-Quo-Analyse auf und nimmt die Klimaauswirkungen auf die dynaklim-Region als Eingangsparameter. Anhand festgelegter Kriterien und Indikatoren wird die SWOT für die Verwaltungen in der Emscher-Lippe-Region durchgeführt und mit Beispielen aus fünf unterschiedlichen Politik- bzw. Handlungsfeldern (Gefahrenabwehr, Planung, Umwelt, Gesundheit und Wasserinfrastruktur) illustriert. Perspektivisch bildet die SWOT die Grundlage dafür, Empfehlungen für eine Erhöhung der Anpassungsfähigkeit an die Folgen des Klimawandels von Politik, Planung und Verwaltung in der dynaklim-Region zu erarbeiten, welche in der nächsten Projektphase in Zusammenarbeit von dynaklim und den Kommunen erprobt und umgesetzt werden sollen. Außerdem liefert die SWOT einen wichtigen Beitrag für die Erarbeitung der „Roadmap 2020: Regionale Klimaanpassung“ im Rahmen des dynaklim-Gesamtprojekts.
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.