Im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Forschungs und Netzwerkprojektes dynaklim zur regionalen Bewältigung der Folgen des Klimawandels werden vom Rhein-Ruhr-Institut für Sozialforschung und Politikberatung (RISP) e.V. in den Jahren 2010, 2012 und 2014 repräsentative Bevölkerungsbefragungen durchgeführt, um die Einstellungen der Bevölkerung der dynaklim-Region zum Klimawandel und zur örtlichen bzw. regionalen Klimaanpassung zu erfassen. Außerdem geht es um die Veränderungen in der Sichtweise während dieser 4 Jahre. Dabei stehen die folgenden Themen im Vordergrund: - Wie nehmen die Menschen in der Region die Folgen des Klimawandels wahr?; - Welche Einstellungen hat die Bevölkerung zum Klimawandel?; - Welche Erwartungen richten die Bürgerinnen und Bürger an die Politik?; - Wie werden regionale Projekte mit Umweltrelevanz wahrgenommen?; - Was tun sie selbst? Zentrale Ergebnisse der repräsentativen Bevölkerungsbefragung 2012 aus allen Kommunen in der Region werden hier veröffentlicht.
Die Gastronomie wird durch die Folgen des Klimawandels vermehrt mit Lieferengpässen bis hin zu Produktausfällen von Lebensmitteln konfrontiert sein. Aufgrund von geringeren Erträgen und gleichzeitig erhöhten Ressourcenbedarf wird der Kostendruck steigen. Um diesen Herausforderungen schon frühzeitig zu begegnen, entwickelt der DEHOGA Bezirksverband Ostfriesland und Weser-Ems Klimaanpassungsstrategien für die Gastronomie. Im Projektvorhaben werden die Auswirkungen des Klimawandels analysiert, spezifische Lösungspfade für die Gastronomie entwickelt und innerhalb des DEHOGA Bezirksverbandes kommuniziert.
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.
Der Biolandhof Freese testet verschiedene Anpassungsoptionen für die Landwirtschaft, insbesondere für die Bereiche des Ackerfruchtanbaus und Feingemüses. Der Anbau von Freilandkulturen wird durch den Klimawandel immer schwieriger. Um Gemüsekulturen besser vor extremen Wetterereignissen wie Hitzeperioden oder Starkregen zu schützen, testet der Biolandhof Freese (1) eine neue Gewächshauseindeckung, die durch ihre besondere Permissivität freilandähnliche Lichtverhältnisse im geschützten Anbau ermöglichen soll. Gleichzeitig sucht der Betrieb nach resistenten, klimaangepassten Gemüsesorten, die sowohl im Freiland als auch unter dem Schutz von (der neuartigen) Folie auf ihre besonderen Eigenschaften untersucht werden sollen. Im Bereich des Getreideanbaus versucht der Biolandhof (2) eine alte Roggensorte – den Urroggen – zu kultivieren und durch die Vermarktung des Brotes (3) für das Thema Klimawandel und Anpassung zu sensibilisieren.
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.