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.
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.
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.
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.
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.