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.
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 April 2011 initiierte die Hochschule Bremen im Rahmen des Projektes 'nordwest2050' in Kooperation mit der bremenports GmbH und Co. KG eine dreistufige Workshopreihe, in der es um die Erarbeitung von zukunftsfähigen Hafenstrukturen ging. Die Workshopreihe ist ein Element des Teilprojektes "Resiliente Hafenstrukturen", das das Ziel hat, die Planungen für Infrastrukturen des Hafen- und Logistikstandortes Bremerhaven im Hinblick auf klimabedingte Einschränkungen, Störanfälligkeiten und Investitionsbedarfe zu optimieren und zur Grundlage einer regionalen Entwicklungsstrategie zu machen, die gleichzeitig die Optimierung von Hinterlandverkehren anstrebt. Das Projekt geht davon aus, dass erstens der Bedarf an zuverlässigen Infrastrukturen bereits mittelfristig zu einem entscheidenden Engpass in der Fortsetzung der dynamischen Entwicklung der Hafenwirtschaft werden kann. Zweitens können Auswirkungen des Klimawandels die Störanfälligkeit des Umschlagsstandorts sowie des Verkehrssystems regional und überregional weiter erhöhen und zusätzliche Investitionen erforderlich machen. Drittens erfordert das Wachstum der überregionalen Hinterlandverkehre innovative Ansätze, die neben höherer Systemeffizienz auf Umweltentlastung zielen.