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.
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 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.
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.
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.
Es werden zwei Verfahren vorgestellt, die eine Berücksichtigung des Klimaänderungssignals in den Niederschlagsdaten des regionalen Klimamodells CLM bei den wasserwirtschaftlichen Modellanwendungen ermöglichen. Für die Generierung langer Zeitreihen mit hohen zeitlichen und räumlichen Auflösungen, wie sie bei Langzeitserien- und Kontinuumssimulationen benötigt werden, wurde ein Downscaling-Ansatz auf Basis von Radarniederschlagsdaten und objektiven Wetterlagenklassen entwickelt. Für einfache wasserwirtschaftliche Modellanwendungen, die auf Modellregen zurückgreifen, wurden die relativen Veränderungen aufgrund des Klimaänderungssignals in der Zukunft abgeschätzt, die dann bei Variantenuntersuchungen in der Zukunft den Modellregen der Vergangenheit aufgeprägt werden können.
In der vorliegenden Studie wird unterschucht, ob und in welchem Maße Starkregen mit Niederschlagshöhen N >= 20 mm/d in der Zukunft zunehmen werden. Dabei wird geprüft, ob es eine jahreszeitlich unterschiedliche Entwicklung bei der Änderung der Häufigkeit von Starkregen mit Niederschlagshöhen N >= 20 mm /d gibt.
Die Ergebnisse der Experimente Feldberegnung und Waldumbau zeigen Rückwirkungen von möglichen Anpassungsmaßnahmen in der Landbewirtschaftung auf das Klima: Beregnung und Waldumbau bewirken in warmen und trockenen Sommern eine leichte Kühlung der Umgebung. Waldumbau kann zudem einer erhöhten Speicherung von Bodenwasser im Frühjahr und damit zu mehr Bodenwasserverfügbarkeit im Sommer an geeigneten Standorten beitragen. Unter bestimmten Bedingungen in Boden und Atmosphäre können die Rückwirkungen durch Anpassungsmaßnahmen die durch veränderte Treibhausgasemissionen bewirkte Klimaänderungen bis zu einem bestimmten Maß lokal verstärken oder abschwächen. Diese Wechselwirkungen zwischen Klima und Landnutzungsänderungen sind bei der Erarbeitung von Anpassungsstrategien in Land- und Forstwirtschaft zu berücksichtigen.
Die Ergebnisse der Experimente Waldumbau und Beregnung zeigen Rückwirkungen von möglichen Anpassungsmaßnahmen in der Landbewirtschaftung auf das Klima, welche unter bestimmten Bedingungen in Boden und Atmosphäre die durch veränderte Treibhausgasemissionen bewirkte Klimaänderungen bis zu einem bestimmten Maß lokal verstärken oder abschwächen können. Diese Wechselwirkungen zwischen Klima- und Landnutzungsänderungen sind bei der Erarbeitung von Anpassungsstrategien in Land- und Forstwirtschaft zu berücksichtigen und sollten zudem sowohl empirisch als auch in der Theorie mithilfe von Klimamodellen weiter erforscht werden, damit deren Quantifizierung in die Bewertung der Anpassungsmaßnahmen einfließen kann. Bei der Entwicklung von Waldbaustrategien sind weitere Aspekte zu berücksichtigen, wie z. B. die Ausbreitung von Schädlingen und die Anfälligkeit der Baumarten unter zukünftigen Klimabedingungen.
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.