Information about possible changes of extreme wave heights are essential for the future safe design of coastal and flood protection structures likes dykes, flood protection dunes, revetments etc. In this study, scenarios of regional climate change up to 2100 are used for the evaluation of changes of wave conditions. Analyses on calculated significant wave heights derived from extreme value statistics are showing a different signal of change for the selected locations along the German Baltic Sea Coast. The results are showing that extreme wave heights with a return level of 200 years can increase up to +14%. But also a decrease of down to -14% were found compared to actual conditions, depending on the location and climate change scenario applied. At the location of Warnemünde a slight increasing trend for the change of extreme wave heights could be found for 3 of 4 scenario runs with a maximum increase of +7%.
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 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 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.
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.