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.
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.
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.
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.
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 ersten Teil wird zunächst ein Überblick über die zeitlichen Verläufe der projizierten Temperatur- und Niederschlagsänderungen in der Metropolregion Hamburg insgesamt gegeben. Die Legende zeigt jeweils alle regionalen Klimasimulationen, die die Datenbasis für dieses Informationspapier sind. Es handelt sich dabei um 3 Realisierungen der Kontrollsimulation und je 3 Realisierungen der Szenarien A1B, B1 und A2 mit REMO in 0.088° Horizontalauflösung (UBA, KLIWAS, KLIMZUG) sowie 2 Realisierungen der Kontrollsimulation und je 2 Realisierungen der Szenarien A1B und B1 mit CLM in 0.165° Horizontalauflösung (Konsortialrechnungen). Zudem werden für die Temperatur- und Niederschlagsänderungen 2036-2065 und 2071-2100 gegenüber 1971-2000 das Mittel sowie Minimum und Maximum aller 13 Klimasimulationen dargestellt. Im zweiten Teil werden dann die projizierten Temperatur- und Niederschlagsänderungen 2036-2065 und 2071-2100 gegenüber 1971-2000 für alle Landkreise der Metropolregion Hamburg dargestellt. Auch hier werden jeweils das Mittel sowie Minimum und Maximum aller Simulationen vorgestellt.
Bei der Erforschung von Anpassungsmaßnahmen an den Klimawandel spielen Informationen und Daten über die möglichen Veränderungen der verschiedenen Klimaparameter und deren Folgen für den regionalen Wasser- und Energiehaushalt eine wesentliche Rolle. Das Max-Planck-Institut für Meteorologie stellt über die Querschnittsaufgabe Klimawandel für sämtliche Teilprojekte in KLIMZUG-NORD Informationen zu Klimaänderungen für Norddeutschland bereit und berät zum Umgang mit regionalen Klimadaten und ihren Unsicherheiten. Im intensiven Dialog mit den Projektpartnern wird eine sinnvolle und konsistente Verwendung von Klimawissen abgestimmt. Es wird umfassend über die Möglichkeiten und Grenzen der regionalen Klimamodellierung informiert.
Die Projektionen der Klimaänderung für Europa und Deutschland bis zum Ende des 21. Jahrhunderts zeigen eine große Bandbreite der simulierten Temperatur- und Niederschlagtrends, verursacht durch 1. Unsicherheiten globaler und regionaler Klimamodellierung, 2. interne Variabilität des Klimas und 3. unterschiedliche Annahmen über die zukünftige Entwicklung von Treibhausgasemissionen. Diese Bandbreite wird im ersten Arbeitspaket von Teilprojekt T3.1 untersucht, um Unsicherheiten von Klimasimulationen auch in der Klimafolgenforschung sowie der Erforschung von Anpassungsmöglichkeiten zu berücksichtigen.