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.
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.
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.
Bedingt durch die globale Erwärmung findet eine Erwärmung der oberen Bodenschichten durch längere Hitzeperioden in den Sommermonaten statt. Dies wird besonders in Großstädten mit vielen hochversiegelten Flächen zu erwarten sein. Diese Erwärmung der oberen Bodenschichten und eine klimabedingte Erhöhung der Rohwassertemperaturen können zu einem Anstieg der Trinkwassertemperatur in Trinkwasserverteilungsnetzen führen. Der Einfluss der Wassertemperatur auf hygienisch relevante Mikroorganismen in Trinkwasser und Trinkwasserbiofilmen wurde daher in der vorliegenden
Studie untersucht.
Am Beispiel des Wassergewinnungsgebiets Üfter Mark werden die Auswirkungen des Klimawandels auf den Wasserhaushalt in der Projektregion „Emscher-Lippe“ untersucht. Langfristige Trends in der Quantität und Qualität von Wasserressourcen werden modellbasiert erfasst und hinsichtlich ihres Gefährdungspotenzials bewertet. Hierbei zeigt sich v.a. ein in der Zukunft steigender Beregnungsbedarf landwirtschaftlicher Nutzflächen als wesentlicher Schlüsselfaktor. Das für die Beregnung genutzte Grundwasser stellt neben der Düngung und der atmosphärischen Deposition eine zusätzliche Eintragsquelle u.a. für Nitrat, Sulfat und Chlorid dar. Insbesondere die Nutzung oberflächennaher Grundwässer für die Beregnung führt somit zu einem schrittweisen Anstieg der Stoffbelastung im Grund- und Rohwasser. So kann für landwirtschaftlich relevante Parameter wie Nitrat diese zusätzliche Belastungsquelle reduziert werden, wenn die mit dem Beregnungswasser ausgebrachten N-Frachten bei der N-Düngung berücksichtigt werden. Anhand von Prognoseszenarien wird für die Förderbrunnen differenziert untersucht, welchen Effekt ein infolge des Klimawandels veränderter Stofffluss auf die Entwicklung der Rohwasserbeschaffenheit hat. So zeigt sich v.a. in den westlich gelegenen Förderbrunnen eine hohe Sensibilität gegenüber Veränderungen im Stoffaustrag aus der Bodenzone. Eine Beeinflussung der Rohwasserqualität in den östlichen Förderbrunnen ist dahingegen stark zeitlich verzögert.
Für das Trinkwassergewinnungsgebiet Üfter Mark im nordwestlichen Münsterland wurden mit Hilfe des Modells CANDY der Stoffaustrag sowie der Bodenwasserhaushalt unter landwirtschaftlichen Nutzflächen unter Klimawandelbedingungen modelliert. Am Beispiel einzelner Referenzflächen, für die Messwerte zum Stoffumsatz im Boden vorlagen, wurde das Modell an die standörtlichen Bedingungen angepasst. Die Modellläufe für verschiedene Fruchtfolgen und Standortbedingungen zeigten, dass - bei gleichbleibender Bewirtschaftung - allein durch die projizierten veränderten klimatischen Bedingungen ein erhöhter N-Austrag lediglich in Böden mit erhöhten Humusgehalten zu erwarten ist. Ein deutlicher Einfluss des Klimawandels auf erhöhte Bewässerungsansprüche (ca. 100 - 150 mm/a) in der Fernen Zukunft (2071 - 2100) zeichnete sich hingegen in allen betrachteten Fruchtfolgen und Standorttypen ab. Die tatsächliche Entwicklung der landwirtschaftlichen Flächennutzung für die nächsten Jahrzehnte lässt sich auf Grund der vielfältigen Einflussfaktoren und ihrer komplexen Wechselwirkungen nicht belastbar prognostizieren. Die Untersuchungsergebnisse haben jedoch gezeigt, dass durch den Einsatz eines DV-Systems wie CANDY zur Modellierung des Stoff- und Wasserhaushaltes eines Bodens - nach entsprechender Anpassung der Modellparameter an das Untersuchungsgebiet - bei sich abzeichnenden Änderungen der Bewirtschaftung deren Konsequenzen für den Stoffaustrag bzw. den Bodenwasserhaushalt modelliert werden. Durch Variierung der Bewirtschaftungsmaßnahmen kann der Modelleinsatz in der Folge die Entwicklung grundwasserschonende Flächennutzungsverfahren unterstützen.
Im Forschungs- und Netzwerkprojekt dynaklim untersucht die Emschergenossenschaft u. a. die wasserwirtschaftlichen Auswirkungen von klimabedingten Veränderungen des Grundwasserhaushalts in den urbanen Siedlungsgebieten. Dazu sollen mit Hilfe der vorliegenden numerischen Grundwassermodelle unter Berücksichtigung der Realisationsergebnisse des regionalen Klimamodells COSMOCLM realistische Auswirkungsszenarien und Anpassungsstrategien für die Siedlungsentwässerung abgeleitet werden. Zur Abbildung der innerjährlichen Verschiebungen der Niederschläge ist es erforderlich, die Grundwasserneubildung als ausschlaggebende Wasserhaushaltsgröße für die Modellierung instationär und flächendifferenziert zu berechnen. Da bislang keine verifizierten instationären Wasserhaushaltsmodellansätze verfügbar sind, wurde in Anlehnung an die bisher bekannten Verfahren ein geeignetes Werkzeug entwickelt, dass bei der instationären Erweiterung der stationär kalibrierten Grundwassermodelle die Massenbilanz erhält. Die flächendifferenzierte Grundwasserneubildung für das Einzugsgebiet der Emscher für die Zeitschnitte 1961-1990, 2021-2050 und 2071-2100 wurde berechnet und die Ergebnisse auf Teileinzugsgebietsebene analysiert. Aus der klimatischen Bodenwasserbilanz wurden Trends bis zu den Jahren 2050 und 2100 im Emschergebiet berechnet.
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.
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.