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.
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.
Der Großstadtraum zwischen Dortmund, Bochum, Essen und Duisburg ist einer der am dichtesten besiedelten Wirtschafts- und Ballungsräume in Europa. Durch Starkregenereignisse und lokale Überflutungen wie im Juli 2008 in Dortmund oder 2013 in Bochum und durch längere Hitzeperioden wie in den Sommern 2003 und 2006 wird der Klimawandel zunehmend auch von der Öffentlichkeit wahrgenommen. Die Fachwelt erwartet, dass sich der Klimawandel weiter fortsetzen und immer stärker bemerkbar machen wird, mit unterschiedlichen Folgen und Unsicherheiten für die Entwicklung der Umwelt, Gesellschaft, Wirtschaft und der öffentlichen Daseinsvorsorge. Im Projekt dynaklim werden Szenarien entwickelt, um diese Unsicherheiten, die bei Zukunftsprognosen bestehen, bewusst aufzuzeigen und diese planerisch in den verschiedenen Handlungsbereichen (Siedlungsentwässerung, Trinkwasserversorgung, Grundwasserbewirtschaftung, Oberflächengewässerbewirtschaftung, Wirtschaft, Finanzierung, Kosten etc.), die im Projekt bearbeitet werden, einzubinden. Sensitivitäten und Vulnerabilitäten der verschiedenen, teilweise sehr komplexen Bereiche können mit Szenarien umfassender aufgezeigt und verstanden werden. Szenarien bieten eine konkrete Unterstützung der Umsetzung von Anpassungsmaßnahmen an den Klimawandel. Insbesondere die Kombination von Szenarien der regionalen Klimaentwicklung und sozioökonomischen Szenarien können hierzu einen Beitrag liefern.
Im Rahmen der Projektarbeit der dr. papadakis GmbH wurden umfangreiche Analysen und Trendberechnungen zu den beiden Parametern Lufttemperatur und Niederschlag in der Emscher‐ Lippe‐Region (ELR) durchgeführt. Die wesentlichen Ergebnisse werden in dieser Publikation zusammengefasst. Dabei werden die beiden Parameter hinsichtlich unterschiedlichster Kennwerte und Bilanzierungszeiträume ausgewertet. In der Vergangenheit wird anhand von Messdaten untersucht, welche Veränderungen bereits festzustellen sind, und anhand von Zeitreihen des Regionalen Klimamodells CLM werden mögliche zukünftige Veränderungen abgeschätzt. Für ausgewählte Kenngrößen werden die Entwicklungen in den CLM‐Daten der Bandbreite an Entwicklungen eines begrenzten Ensembles aus sieben Modellrechnungen gegenübergestellt. Darüber hinaus werden anhand einzelner Kenngrößen die Entwicklungen in der ELR gegenüber den überregional festzustellenden Entwicklungen eingeordnet.
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.
Trends in precipitation measurement and climate model data and their influence on the assessment of urban systems
(2012)
