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%.
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.
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.