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s/rccm/RCM/gi

Klima - Oberflächengewässer Änderung Hochwasser Abflussscheitel (HQ100)

Änderung des Scheitelabflusses für ein 100-jährliches Hochwasserereignis (im statistischen Mittel einmal in 100 Jahren zu erwarten) in der Zukunft. Die Änderungen werden als prozentuale Zunahmen bzw. Abnahmen angegeben, die sich aus den Werten für die nahe Zukunft (2021-2050) bzw. die ferne Zukunft (2071-2100) gegenüber einem Referenzzeitraum (1971-2000) ergeben. Die Datenbasis bilden simulierte Abflüsse aus verschiedenen hydrologischen bzw. statistischen Modellen auf Tageswertbasis, die mit Daten aus einem Ensemble von acht regionalen Klimamodellen (aus dem Projekt EURO-CORDEX) auf Grundlage eines Szenarios ohne Klimaschutz (RCP8.5) angetrieben wurden. Dieses Szenario beschreibt eine zukünftige Entwicklung der Menschheit, in der die Energieversorgung im Wesentlichen auf der Verbrennung fossiler Energieträger beruht und der Ausstoß von Treibhausgasen zu einem stetigen Anstieg des Strahlungsantriebes bis zum Jahr 2100 führt. Der Median bildet dabei die mittlere Tendenz aus der Bandbreite der verschiedenen Änderungssignale der Ensemble-Mitglieder ab, der Maximalwert bildet die obere Bandbreite, der Minimalwert die untere Bandbreite.

Klima - Oberflächengewässer Änderung Niedrigwasserabfluss (NM7Q)

Änderung des Niedrigwasserabflusses (NM7Q) in der Zukunft. Die Änderungen werden als prozentuale Zunahmen bzw. Abnahmen eines 30-jährigen Mittelwertes für die nahe Zukunft (2021-2050) bzw. für die ferne Zukunft (2071-2100) gegenüber einem Referenzzeitraum (1971-2000) angegeben. Die Datenbasis bilden simulierte Abflüsse aus verschiedenen hydrologischen bzw. statistischen Modellen auf Tageswertbasis, die mit Daten aus einem Ensemble von vierzehn regionalen Klimamodellen (aus den Projekten EURO-CORDEX und ReKliEs) auf Grundlage eines Szenarios ohne Klimaschutz (RCP8.5) angetrieben wurden. Dieses Szenario beschreibt eine zukünftige Entwicklung der Menschheit, in der die Energieversorgung im Wesentlichen auf der Verbrennung fossiler Energieträger beruht und der Ausstoß von Treibhausgasen zu einem stetigen Anstieg des Strahlungsantriebes bis zum Jahr 2100 führt. Der Median bildet dabei die mittlere Tendenz aus der Bandbreite der verschiedenen Änderungssignale der Ensemble-Mitglieder ab, der Maximalwert bildet die obere Bandbreite, der Minimalwert die untere Bandbreite.

Klima - Oberflächengewässer Änderung Mittelwasserabfluss (MQ)

Änderung des Mittelwasserabflusses (MQ) in der Zukunft. Die Änderungen werden als prozentuale Zunahmen bzw. Abnahmen eines 30-jährigen Mittelwertes für die nahe Zukunft (2021-2050) bzw. für die ferne Zukunft (2071-2100) gegenüber einem Referenzzeitraum (1971-2000) angegeben. Die Datenbasis bilden simulierte Abflüsse aus verschiedenen hydrologischen bzw. statistischen Modellen auf Tageswertbasis, die mit Daten aus einem Ensemble von acht regionalen Klimamodellen (aus dem Projekt EURO-CORDEX) auf Grundlage eines Szenarios ohne Klimaschutz (RCP8.5) angetrieben wurden. Dieses Szenario beschreibt eine zukünftige Entwicklung der Menschheit, in der die Energieversorgung im Wesentlichen auf der Verbrennung fossiler Energieträger beruht und der Ausstoß von Treibhausgasen zu einem stetigen Anstieg des Strahlungsantriebes bis zum Jahr 2100 führt. Der Median bildet dabei die mittlere Tendenz aus der Bandbreite der verschiedenen Änderungssignale der Ensemble-Mitgliederab, der Maximalwert bildet die obere Bandbreite, der Minimalwert die untere Bandbreite.

Aus- und Bewertung von Klimamodelldaten Projektionsergebnisse für Sachsen-Anhalt „Klimamodellauswertung Sachsen-Anhalt 1961 - 2100“ Mitteldeutsches Kernensemble (MDK)

Durch die internationale Forschungsgemeinschaft werden Globalmodellläufe in verschiedenen Phasen des Coupled Model Intercomparison Project ( CMIP ) in Vorbereitung des nächsten IPCC-Berichtszyklus berechnet. Ergebnisse dieser Globalmodellsimulationen haben grobe Auflösungen (> 100 km x 100 km), welche für regionale Betrachtungen des zu erwartenden Klimawandels nicht ausreichend sind. Mit Hilfe von Regionalmodellen (Regional Climate Models - RCMs) können die Ergebnisse aus Globalmodellrechnungen auf räumlich höhere Auflösungen gebracht werden: Da regionale Klimamodelle lediglich einen Ausschnitt der Atmosphäre betrachten, benötigen sie geeignete Randbedingungen an den Grenzen des Simulationsgebietes. Diese Randbedingungen stammen aus Simulationen der globalen Klimamodelle. Man spricht davon, dass ein regionales Klimamodell durch ein globales Klimamodell angetrieben wird. Dieser Prozess wird als „Nesting“ bezeichnet. Für die 5. Phase des CMIP (CMIP5) liegen solche regionalisierten Klimamodelldaten für Deutschland bzw. Europa in einer Auflösung von 12,5 km x 12,5 km vor. Diese wurden in verschiedenen Initiativen bzw. Projekten erstellt: EURO-CORDEX, ReKliEs-De, EPISODES (DWD) Im Rahmen von EURO-CORDEX ( Co o r dinated D ownscaling Ex periment - Euro pean Domain), als Teil der CORDEX-Initiative, wurden europaweite, regionalisierte Klimasimulationen/ Projektionen (auf Basis des CMIP5) erstellt. Ein großer Vorteil dieses Ensembles (= Menge an Klimamodellläufen) ist die Festlegung von einheitlichen Ausgabeformaten des Datenoutputs der Modelle (z. B. einheitliche räumliche Auflösung; vorgegebene, obligatorische Ausgabevariablen). Dies erleichtert die Vergleichbarkeit und Auswertung der vorliegenden Modellläufe. In dem BMBF-finanzierten Projekt ReKliEs-De ( Re gionale Kli maprojektionen E n s emble für De utschland) wurden die Ergebnisse aus EURO-CORDEX um weitere Läufe ergänzt. Weitere regionalisierte Projektionsdaten liefert EPISODES. Es handelt sich dabei um eine Empirisch-Statistische Downscaling Methode, welche durch den Deutschen Wetterdienst (DWD) entwickelt wurde. Alle diese benannten Modelldaten stehen auf dem ESGF-Knoten des DWD bzw. des Deutschen Klimarechenzentrums (DKRZ) für die Öffentlichkeit zur Verfügung. Aus den oben genannten Initiativen bzw. Projekten ist somit ein Ensemble von regionalisierten Klimamodellsimulationen entstanden, welches im Nachhinein durch verschiedene Gründe/Ausschlüsse nochmal einmal reduziert werden musste: verschiedene Rückzüge einiger Modellläufe aufgrund methodisch begründbarer Modellfehler durch die jeweiligen Modellierergruppen bzw. durch den DWD Ausschlüsse aufgrund von Unplausibilitäten in der Reproduktion der Vergangenheit in manchen Modellen sowie Ausschlüsse von Läufen, welche in der Reproduktion der Vergangenheit die Referenzperiode 1961 bis 1990 nicht abdecken. (Die letzten beide Ausschlüsse erfolgten durch die Umweltämter der drei Bundesländer Sachsen-Anhalt (LAU), Sachsen (LfULG) und Thüringen (TLUBN)) Im Ergebnis ist das mitteldeutsche Referenzensemble entstanden, welches für die Szenarien RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 je 17, 18 bzw. 25 Läufe beinhaltet. Eine genaue Auflistung des Ensembles ist in der Dokumentation zum Mitteldeutschen Kernensemble (MDK, siehe unten) zu finden. Eine ausführliche Auswertung dieses Klimamodellensembles für Sachsen-Anhalt ist im Ergebnisbericht sowie Synthesebericht des Projektes „Klimamodellauswertung Sachsen-Anhalt 1961-2100“ zu finden. Die Broschüre „ Der Klimawandel vor unserer Haustür “ liefert eine etwas leichter verständliche Kurzdarstellung der mittleren Ergebnisse der Klimamodellauswertung. Im Nachfolgenden sei ein kleiner Einblick in die Ergebnisse dieser Auswertung gegeben. Eine Kernaussage des Projektes lautet: „RCP2.6 und RCP8.5 unterscheiden sich in ihren Auswirkungen auf das Klima stark, insbesondere was die Entwicklung des Klimas nach 2050 betrifft. “ Es „[…] wird […] deutlich, dass das RCP8.5 Änderungssignale für das Klima in Sachsen-Anhalt beinhaltet, die weit außerhalb der heute üblichen Bandbreite liegen, während das RCP2.6 lediglich eine moderate Verschiebung des Klimas in Richtung dessen bedeutet, was wir heute als oberen Bereich der Bandbreite beschreiben würden. Die Stärke und besonders die Geschwindigkeit der Änderung des Klimas hängt also sehr stark von den Maßnahmen zum Klimaschutz ab und es könnte sehr schwierig sein, die Infrastruktur sowie andere gesellschaftliche Systeme an die neuen Gegebenheiten anzupassen.“ Anhand der Projektion der Tagesmitteltemperatur sowie des Niederschlags sei dies verdeutlicht. Die Auswertung des Referenzensembles für das Gebiet von Sachsen-Anhalt zeigt folgende, zu erwartende Entwicklungen auf: Stagnation der Erwärmung ab 2050 im RCP2.6 Im RCP2.6-Szenario (Szenario mit globalem Klimaschutz) zeigt sich für Sachsen-Anhalt sowohl für die nahe Zukunft (Mittel der Periode 2021 bis 2050) als auch für die ferne Zukunft (Mittel der Periode 2071 bis 2100) eine Temperaturzunahme von knapp 2 K im Vergleich zur Referenzperiode (1961 bis 1990). Durch die Reduzierung der Treibhausgasemissionen, welche in diesem Szenario angenommen wird, kann die Temperaturzunahme somit eingedämmt werden und stagniert ab Mitte des Jahrhunderts. Beschleunigung der Erwärmung ab 2050 nach RCP8.5 Für das Szenario RCP8.5 (Szenario ohne globalen Klimaschutz) zeigt sich für die nahe Zukunft (2021 bis 2050) eine Temperaturzunahme, die der des RCP2.6 projizierten Temperaturzunahme entspricht (ca. 2 K). Für die ferne Zukunft hingegen zeigt dieses Szenario eine Temperaturzunahme von rund 4 K für Sachsen-Anhalt. Einige Modelle zeigen sogar über 5 K Temperaturzunahme an. Ähnliche Größenordnungen der Temperaturentwicklung der einzelnen Jahreszeiten wie des Gesamtjahrs (für beide Szenarien sowie beide Zukunftsperioden) Ausnahme bildet hierbei der Sommer: Für das RCP8.5 zeigt sich für die ferne Zukunft eine deutlich größere obere Spannweite der Temperaturzunahme von 7 K und mehr. Verschiebung der Niederschlagsverteilung über das Jahr: In beiden RCP-Szenarien zeigt sich eine Tendenz zu leichter Niederschlagszunahme im Winter sowie eine Tendenz zu leichter Niederschlagsabnahme im Sommer, welche je nach betrachtetem Zeitraum und Szenario stärker oder schwächer ausfallen kann. Man beachte hierbei jedoch die Spannweiten der projizierten Niederschlagsänderung, welche zum Teil auch in das entgegengesetzte Vorzeichen (im Vergleich zum Ensemblemittel) rutschen können. Leichte Niederschlagszunahme für das Gesamtjahr Jedoch ist auch hier auf die große Spannbreite der Projektionen hinzuweisen. Die untere Spanne der Modellsimulationen zeigt für beide Zeiträume und beide Szenarien eine Niederschlagsabnahme an. Eine kurze Einordnung der oben benannten Ergebnisse sei im Folgenden gegeben: Unter dem Aspekt, der Temperaturzunahme und damit einhergehend zunehmender Verdunstung ist mit negativen Auswirkungen auf den Wasserhaushalt vor allem im Sommer zu rechnen. Für die Entwicklung des Niederschlags ist anzumerken, dass es sich beim Verständnis und der Modellierung von Wolkenprozessen und damit auch des Niederschlags um Gegenstand der Forschung handelt. Zum einen sind die wolkenphysikalischen Prozesse weiterhin Bestandteil der Grundlagenforschung. Zum anderen bedingt die Kleinskaligkeit der Prozesse, dass diese auf dem Modellgitter nicht aufgelöst werden können und deshalb parametrisiert werden müssen, was Unsicherheiten mit sich bringt. Es ist daher darauf zu verweisen, dass es sich bei der zukünftig zu erwartenden Niederschlagsverteilung/-entwicklung lediglich um Tendenzen handelt, die keine 100-prozentig gesicherten Aussagen liefern können. In der Frage, ob es ein Zuviel oder ein Zuwenig an Wasser geben wird, muss sich die Gesellschaft/Wasserwirtschaft auf beide Möglichkeiten/Herausforderungen einstellen - nicht zuletzt, da es sich bei den dargestellten Tendenzen um 30-Jahresmittel handelt. Innerhalb dieser Zukunftsperioden können trotzdem mehrere zu nasse ggf. hochwassergeprägte Winter (wie bspw. im Dezember 2023) aber auch Winter, die ein potenzielles Niederschlagsdefizit des Sommers nicht durch überdurchschnittliche Niederschläge ausgleichen können, existieren. Ebenso bedeutet die Tendenz zur Abnahme der Sommerniederschläge nicht, dass es keine hochwassergefährdeten Sommer mit überdurchschnittlichem Niederschlag geben werden kann. Soweit möglich, sollten immer so viele Klimamodelle wie möglich ausgewertet werden. Für den Fall, dass dies aus Kapazitätsgründen nicht möglich ist, wurde von den Umweltämtern der Bundesländer Sachsen-Anhalt, Sachsen und Thüringen das Mitteldeutsche Kernensemble (MDK) ausgewählt/erstellt. Das MDK stellt eine reduzierte Auswahl (je 7 Modellläufe für RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5) von regionalisierten Klimamodellsimulationen (basierend auf dem Referenzensemble) für die Region der drei Bundesländer dar. Es wurde erstellt, um den Rechenaufwand für detaillierte Auswertungen und ggf. Impact-/Wirkmodellierung zu reduzieren. Die Reduzierung/Auswahl basiert auf der Erhaltung der zukünftig simulierten Spannbreiten für die verschiedenen meteorologischen Variablen, die die Klimamodelle simulieren. Genaue/ weiterführende Informationen sind in der ausführlichen Dokumentation zum MDK zu finden: Mitteldeutsches Kernensemble - Auswertung regionaler Klimamodelldaten Letzte Aktualisierung: 18.09.2024

Effektive Wasserbilanz in der Hauptvegetationsperiode (Mai–August) in Deutschland auf Basis von Klimaszenariendaten

Aus der Differenz von Wasserdargebot und potentieller Evapotranspiration während der Hauptvegetationsperiode (Mai–August) ergibt sich die effektive Wasserbilanz. Das Wasserdargebot setzt sich aus den Niederschlägen in diesem Zeitraum, den im Boden vorhandenen und entziehbaren Wassermengen (beschrieben durch die nutzbare Feldkapazität im effektiven Wurzelraum) sowie ggf. einem kapillaren Aufstieg zusammen. Der kapillare Aufstieg ist das Ergebnis aus der Aufstiegsrate pro Tag und der kulturabhängigen Dauer des Aufstiegs. Die Aufstiegsrate ist wesentlich abhängig von der Bodenart und dem Abstand der Untergrenze des effektiven Wurzelraums zum Grund- bzw. zum Stauwasserkörper. Als bodenkundliche Grundlage diente die nutzungsdifferenzierte Bodenübersichtskarte 1:1.000.000 (BÜK1000N). Für die Landbedeckung und Landnutzung wurden die Daten aus CORINE Land Cover (CLC2006) genutzt. Die Klimaszenariendaten (https://www.dwd.de/ref-ensemble) wurden vom Deutschen Wetterdienst (DWD) in einer Auflösung von 5 x 5 km zur Verfügung gestellt. Dabei handelt es sich um ein Ensemble aus 16 bias-korrigierten Flächendatensätzen (Kombination von globalen und regionalen Klimamodellen), die das Szenario RCP8.5 (RCPs Representative Concentration Pathways) beschreiben und von einem zusätzlichen Strahlungsantrieb von 8,5 W/m² ausgehen. Die neun Rasterdatensätze mit einer Auflösung von 5 x 5 km stellen jeweils die mittlere, das 15. und 85. Perzentil der effektiven Wasserbilanz in der Hauptvegetationsperiode in Deutschland für die Klimazeiträume 1971-2000, 2031-2060 und 2071-2099 dar.

Untersuchungsgebiet und Methodik von KliBiW

Anhand von beobachteten Niederschlags- und Klimadaten an Messstationen des Deutschen Wetterdienstes (DWD) werden die klimatischen Trends der Vergangenheit analysiert. Die Betrachtung der zukünftigen Klimaverhältnisse erfolgte bisher auf Basis von zwei Treibhausgas-Szenarien . In früheren Projektphasen wurde zunächst das gemäßigte Szenario SRES-A1B herangezogen. In den aktuellen Projektphasen liegt der Fokus auf dem Szenario ohne Klimaschutz RCP8.5. Mit Hilfe von Ensembles verschiedener globaler und regionaler Klimamodelle (aus den Projekten EURO-CORDEX und ReKliEs-De ) werden die zukünftigen Veränderungen bis zum Jahr 2100 ermittelt. Grundlage sind dabei regionale Klimamodelldaten, die vom DWD im Auftrag des BMVI-Expertennetzwerkes aufbereitet wurden und welche die Bandbreite der möglichen zukünftigen Entwicklungen repräsentieren. Im Zuge dieser Arbeiten erfolgte u.a. eine multivariate Bias-Adjustierung der Daten sowie eine Interpolation vom ursprünglichen 12,5x12,5 km Raster auf ein 5x5 km Raster. Globalmodell Globalmodell Regionalmodell Regionalmodell EC-EARTH (Lauf 1) RACMO22E EC-EARTH (Lauf 12) RACMO22E HadGEM2-ES (Lauf 1) WETTREG2013 HadGEM2-ES (Lauf 1) WRF361H MIROC5 (Lauf 1) CCLM MPI-ESM-LR (Lauf 1) CCLM MPI-ESM-LR (Lauf 1) WETTREG2013 MPI-ESM-LR (Lauf 1) WRF361H

KliBiW - Analyse der Hochwasserverhältnisse

In den bisherigen Projektphasen von KliBiW wurde u.a. die Entwicklung der Hochwasserverhältnisse in der Vergangenheit bis heute sowie deren mögliche Veränderung in der Zukunft analysiert. Die Untersuchung der gegenwärtigen Situation erfolgte anhand von Aufzeichnungen an Oberflächenabflusspegeln in ganz Niedersachsen, mit Ausnahme der tidebeeinflussten Gebiete an der Küste. Es wurden u.a. die Entwicklungen (Trends) von Abflusskenngrößen, welche die Hochwasserverhältnisse charakterisieren, über einen bestimmten Zeitraum untersucht. Hierzu zählen der Hochwasserscheitel, die Dauer und das Wellenvolumen von Hochwasserereignissen sowie deren Häufigkeit. Dabei wurde die Stärke des Trends, also der Grad der Veränderung über die Zeit, mit Hilfe der Methode nach Theil und Sen ermittelt. Ob der Trend statistisch signifikant erscheint, also ob die berechnete Veränderung mit der Zeit nicht zufällig ist und wahrscheinlich eine systematische Ursache besitzt, wurde mittels des Mann-Kendall-Test festgestellt. Die Simulation der Abflüsse in der Zukunft erfolgte anhand des hydrologischen Modells PANTA RHEI, das auch im operationellen Betrieb für die Hochwasservorhersage beim NLWKN genutzt wird. Die Simulationen erfolgten für die sieben ausgewählten Einzugsgebiete der Risikogewässer in Niedersachsen auf Basis eines Klimaszenarios ohne Klimaschutz (RCP8.5) für den Zeitraum 1971 - 2100. Als Antrieb diente ein Ensemble von acht regionalen Klimamodellen , welches die Bandbreite der möglichen zukünftigen Entwicklungen repräsentiert. Die Ermittlung der zukünftigen Veränderungen erfolgt auf Basis 30jähriger Mittelwerte für die nahe Zukunft (2021-2050) und die ferne Zukunft (2071-2100), jeweils im Verhältnis zu dem Referenzzeitraum (1971-2000) an insgesamt 62 ausgewählten Pegeln. Die Ergebnisse weisen auf eine deutliche Verschärfung der Hochwasserverhältnisse in der Zukunft unter dem Szenario RCP8.5 hin. So käme es bereits in der nahen Zukunft (2021-2050) regional zu einer Zunahme der Hochwasserscheitelabflüsse, vor allem im Sommerhalbjahr. In der fernen Zukunft wären diese Tendenzen nochmals deutlicher und fast landesweit ausgeprägt. Einzig der Harz scheint hiervon ausgenommen zu sein. Allerdings sind die Ergebnisse hier aufgrund der kleinräumigen Topographie sowie der geringen Größe der maßgeblichen Einzugsgebiete mit Vorsicht zu interpretieren. Auch die anderen Charakteristika der Hochwasserverhältnisse (Häufigkeit, Dauer, Wellenvolumen) deuten auf eine Verschärfung der Situation in der Zukunft, regional bereits zur Mitte des Jahrhunderts.

KliBiW – Analyse der Niedrigwasserverhältnisse

Im Projekt KliBiW wurden die vergangenen sowie die möglichen zukünftigen Veränderungen der Niedrigwasserverhältnisse in Niedersachsen auf Basis verschiedener Abfluss-Kennwerte analysiert. Die Untersuchung der Verhältnisse in der Vergangenheit erfolgte auf Basis von gemessenen Tagesmittelwerten an Oberflächenabflusspegeln in ganz Niedersachsen, mit Ausnahme der tidebeeinflussten Gebiete an der Küste. Dabei wurden u.a. die Entwicklungen (Trends) von Abflusskenngrößen betrachtet, welche die Niedrigwasserverhältnisse charakterisieren. Hierzu zählt zum einen der niedrigste Abfluss gemittelt über sieben aufeinanderfolgende Tage, das sog. NM7Q. Des Weiteren wurde die Dauer von Niedrigwasserereignissen unterhalb eines bestimmten Abflussschwellenwertes analysiert. Und schließlich wurde das Wasservolumen ermittelt, welches bei ausgeprägtem Niedrigwasser gegenüber relativ normalen Niedrigwasserverhältnissen dem Gewässer fehlt. Die Stärke des Trends, also der Grad der Veränderung über den Betrachtungszeitraum, wurde mit Hilfe der Methode nach Theil und Sen ermittelt. Ob der Trend statistisch signifikant erscheint, also ob die berechnete Veränderung mit der Zeit nicht zufällig ist und wahrscheinlich eine systematische Ursache besitzt, wurde mittels des Mann-Kendall-Test festgestellt. Die Simulation der möglichen zukünftigen Niedrigwasserverhältnisse erfolgte mit Hilfe des Modellsystems PANTA RHEI. Mit dem Wasserhaushaltsmodell wurden Simulationen für sieben ausgewählte Einzugsgebiete der Risikogewässer in Niedersachsen auf Basis eines Klimaszenarios ohne Klimaschutz (RCP8.5) für den Zeitraum 1971-2100 durchgeführt. Als Antrieb diente ein Ensemble von acht regionalen Klimamodellen, welches die Bandbreite der möglichen zukünftigen Entwicklungen repräsentiert. Die Auswertung verschiedener Niedrigwasser-Kenngrößen erfolgte für zwei 30jährige Zukunftszeiträume, die nahe Zukunft (2021-2050) und die ferne Zukunft (2071-2100), als Veränderung gegenüber einem Referenzzeitraum (1971-2000). Die Ergebnisse für das betrachtete Klimaszenario deuten in der nahen Zukunft auf eine landesweit zunehmende Verschärfung der Niedrigwasserverhältnisse im Vergleich zum Referenzzeitraum hin. In der fernen Zukunft fallen diese Tendenzen noch deutlicher aus, mit regionalen Schwerpunkten im südöstlichen Niedersachsen. Besonders betroffen von der zunehmenden Trockenheit sind die Abflussverhältnisse im Bereich des Harzes. In Kombination mit der sich gleichzeitig verlängernden Dauer von Niedrigwasserphasen kommt es zu einer erheblichen Reduzierung des verfügbaren Wasservolumens an vielen Fließgewässern in der Zukunft. Eine Veröffentlichung mit detaillierten Ergebnissen der Untersuchungen befindet sich derzeit in Vorbereitung.

Langjährige Entwicklung ausgewählter Klimaparameter 2013

Vorbemerkung Die Auswirkungen des sich nach den Feststellungen des IPCC (IPCC 2014) vollziehenden Klimawandels werden auch auf Berlin Auswirkungen auf unterschiedliche Lebensbereiche zeitigen. Das Land Berlin hat die Dringlichkeit, die sich aus diesen Prognosen für die Stadt ergibt, bereits seit längerem erkannt und mit bereits erarbeiteten Plänen und Maßnahmen sowohl zu dem Bereich der Mitigation (Vermeidung) als auch zu demjenigen der Adaption (Anpassung an die Folgen) reagiert bzw. entwickelt diese kontinuierlich weiter. Detaillierte Informationen zu diesen Zielen und Grundlagen ebenso wie zu bereits beschlossenen Vereinbarungen und Maßnahmen findet man regelmäßig aktualisiert auf den Seiten Klimaschutz der Senatsverwaltung. Im Rahmen des erwähnten EFRE – Projektes „ GIS-gestützte Modellierung von stadtklimatisch relevanten Kenngrößen auf der Basis hochaufgelöster Gebäude- und Vegetationsdaten “ (GEO-NET 2014), fand auch eine Abschätzung der möglichen zukünftigen Entwicklung des Klimas in Berlin bezogen auf die Auswertung dreier Klimastationen statt: Berlin-Dahlem, Berlin-Tempelhof und Berlin-Tegel. Für diese Stationen liegen Prognose-Daten des Regionalisierungsmodells WettReg 2010 (CEC-Potsdam) vor, die zur Bewertung der zukünftigen Situation herangezogen werden. Das regionale Klimamodell WettReg wurde bereits im Rahmen der Kooperationsvereinbarung zwischen dem Deutschen Wetterdienst (DWD), Abteilung Klima- und Umweltberatung und der Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Abteilung Geoinformation, Referat Informationssystem Stadt und Umwelt, genutzt, in deren Ergebnis erstmals für Berlin flächendeckende Darstellungen zu den möglichen Effekten des Klimawandels auf die Änderungen des Temperaturverhaltens erstellt wurden (SenStadt 2010). Zur näheren Information über WettReg, die notwendigerweise vorhandene Unschärfe bei Klimaprojektionen und weitere Randbedingungen wird auf die im Zusammenhang mit dieser Arbeit präsentierten Erläuterungen im Umweltatlas-Begleittext verwiesen (vgl. 04.12, Kapitel Methode ). Für die nachfolgend geschilderten Abschätzungen wurde das regionale Klimamodell WETTREG 2010 mit dem Emissionsszenario A1B mit je 10 Modellläufen auf die 3 genannten Berliner Klimastationen angewendet. Ergebnisse des Regionalen Klimamodells WETTREG 2010 für drei ausgewählte Klimastationen in Berlin Das in Abhängigkeit von den städtischen Strukturen gegliederte klimatische System in Berlin wird für autochthone[1] Wetterlagen auch unter dem Einfluss des Klimawandels grundsätzlich erhalten bleiben. Aufgrund der allmählichen Erwärmung der Atmosphäre sind im Laufe des Jahrhunderts aber relevante Veränderungen für das humanbiometeorologische Belastungsniveau zu erwarten. Diese Entwicklungen werden nachfolgend quantifiziert. Dabei werden die für solche Untersuchungen üblichen Betrachtungszeiträume 2011-2040, 2041-2070 und 2071-2100 unterschieden. Jahresmittelwerte der Lufttemperatur Ein erster Indikator für das Ausmaß der zukünftigen humanbiometeorologischen Belastungssituation in Berlin ist die Entwicklung der lokalen bodennahen Jahresdurchschnittstemperatur. Diese ist seit dem Beginn der industriellen Revolution moderat aber stetig angestiegen und liegt in der vergangenen Klimanormalperiode 1961-1990 bei 8,9, 9,3 bzw. 9,4 °C für die drei untersuchten Klimastationen in Berlin (siehe Abb. 8.2). Unter dem Einfluss des Klimawandels wird sich diese Entwicklung nicht nur fortsetzen, sondern bereits in den kommenden Jahrzehnten noch verstärken. Unter Zugrundlegung des Szenarios A1B ergibt sich kurzfristig (Klimaperiode 2011-2040) eine weitere Zunahme um +1,4 K (Kelvin) (Tegel), +1,2 K (Tempelhof) und +1,3 K (Dahlem), mittelfristig (2041-2070) um +2,7 K (Tegel), +2,6 K (Tempelhof) und +2,6 K (Dahlem) und langfristig (2071-2100) um +3,9 K (Tegel), +3,7 K (Tempelhof) und +3,7 K (Dahlem). Wie in Abbildung 8.2 deutlich wird, ist mit einem kontinuierlichen Anstieg der Jahresdurchschnittstemperaturen bis zum Ende des 21. Jahrhunderts zu rechnen. Die Entwicklung der Jahresmitteltemperaturen ist den natürlichen Schwankungen des Klimas unterworfen. Die Klimastationen Berlin-Tegel und Berlin-Tempelhof zeigen eine sehr ähnliche Entwicklung der Temperaturen. Die Station Dahlem weist durchgehend eine geringere Werteausprägung auf. Dies spiegelt die Lage der Klimastationen im städtischen Raum wider. Während die Stationen Berlin-Tegel und Berlin-Tempelhof Entlastungsräume innerhalb verdichteter Stadtgebiete repräsentieren, weist die Station Berlin-Dahlem eine eher periphere Lage auf. Hier ist der Wärmeinseleffekt nicht so stark ausgeprägt wie an den anderen beiden Standorten. Daten einer Station mit einer sehr urbanen Lage in stark verdichteten Bereichen (z.B. Berlin-Alexanderplatz), in denen insgesamt noch höhere Temperaturen zu erwarten sind, liegen für diese Auswertung nicht vor. Eine allmähliche Erwärmung der bodennahen Luftschichten ist aus humanbiometeorologischer Sicht nur dann von Bedeutung, wenn mit ihr auch eine Intensivierung bzw. eine erhöhte Auftrittshäufigkeit von Belastungssituationen einhergehen. Die Entwicklung der Auftrittshäufigkeiten der meteorologischen Kenntage Sommertage (T max ≥ 25 °C), Hitzetage (T max ≥ 30 °C) und Tropennächte (T min ≥ 20 °C) stellen hierfür gute Indikatoren dar. Betrachtet man die Ausprägungen der verschiedenen Parameter für die drei Berliner Klimastationen, so wird deutlich, dass sie sich lediglich in der Ausprägung der Tropennächte wesentlich unterscheiden. Auch hier setzt sich der Trend der zunehmenden Auftrittshäufigkeit der betrachteten Kenntage, der aus den Klimabeobachtungen der letzten Jahrzehnte hervorgeht (vgl. Kapitel „Ergebnisse der Stationsauswertungen“), weiter fort und wird zudem verstärkt. Auftrittshäufigkeit von Sommertagen Abbildung 8.3 zeigt die Anzahl der Sommertage an den drei ausgewerteten Klimastationen im zeitlichen Verlauf ab 2011 bis 2100. Als Sommertage gelten Tage mit einer Tages-Maximum-Temperatur von 25°C oder mehr. Die Entwicklung der Sommertage wird für alle drei Stationen sehr ähnlich projiziert. Während zu Beginn des Jahrhunderts die Zahl der Sommertage noch bei etwa 35 bis 37 pro Jahr liegt, steigt sie bis zum Ende des Jahrhunderts stark an bis auf 89 bis 92 Sommertage pro Jahr. Die polynomischen Trendlinien folgen hier den natürlichen Schwankungen der Werteausprägung, die auch dazu führen, dass die maximale Anzahl der Sommertage dieser Klimamodellierung mit WETTREG schon vor Ende des 21. Jahrhunderts erreicht wird. Für das Jahr 2079 wird für alle drei Stationen die größte Anzahl an Sommertagen projiziert. Dies sind für Dahlem 94,1 Tage, für Tempelhof 95,2 Tage und für Tegel 96,6 Tage. Die Tabelle 8.1 zeigt die durchschnittliche Anzahl von Sommertagen pro Jahr in den drei Perioden (2011-2040, 2041-2070 und 2071-2100) für die ausgewählten Klimastationen. Auch hier wird die projizierte starke Zunahme der Sommertage pro Jahr deutlich. Die Anzahl der Sommertage pro Jahr verdoppelt sich fast vom Zeitraum 2011-2040 bis zum Zeitraum 2071-2100. Auftrittshäufigkeit von Hitzetagen Als Hitzetage bzw. heiße Tage werden Witterungssituationen bezeichnet, an denen die Tageshöchsttemperatur 30 °C oder höher ist. In Abbildung 8.4 wird die Entwicklung der Hitzetage von 2011 bis 2100 dargestellt. Hier werden die natürlichen Schwankungen des Klimas im Laufe eines Jahrhunderts deutlich sichtbar anhand der geschwungenen Trendlinie. Dennoch ist die Erhöhung der Anzahl der Hitzetage pro Jahr deutlich zu erkennen. Wie im Kapitel „Ergebnisse der Stationsauswertungen“ beschrieben, steigt seit Jahrzehnten die Zahl der Hitzetage in Berlin an. Die Klimamodellierung durch WETTREG zeigt, dass in Zukunft dieser Anstieg sehr viel schneller von statten gehen wird. Wird im Jahr 2011 noch von 5 bis 7 Hitzetagen pro Jahr ausgegangen, so werden es 2100 voraussichtlich bereits 36 bis 39 Hitzetage pro Jahr sein. Die höchste Anzahl von Hitzetagen wird für das Jahr 2087 mit 43,1 Hitzetagen für die Station Berlin-Tegel und Berlin-Dahlem sowie mit 44,8 Tagen für Berlin-Tempelhof projiziert. Auch bezogen auf die projizierte Entwicklung des Kennwertes Hitzetage gibt es keine relevanten Unterschiede zwischen den untersuchten Stationen, wie Tabelle 8.2 zeigt, in der die Anzahl von Hitzetagen für jeweils drei Perioden dargestellt ist. Vom ersten Zeitraum am Anfang des Jahrhunderts kommt es bis zum letzten betrachteten Zeitraum zu einer Verdreifachung der Werte. Abbildung 8.5 zeigt zusammenfassend die Entwicklung der Sommer- und Hitzetage an den drei untersuchten Klimastationen. Zur besseren Veranschaulichung des Trends wurde hier eine lineare Darstellung gewählt. Deutlich wird, dass Sommer- und Hitzetage in ihrer Ausprägung korrelieren. Dennoch zeigt die Steigung der Trendlinien der Parameter, dass der Anstieg der Sommertage insgesamt schneller von statten geht, als der Anstieg der Hitzetage. Auftrittshäufigkeit von Tropennächten Als Tropennacht wird eine Situation bezeichnet, bei der die nächtliche Minimaltemperatur 20°C nicht unterschreitet. Damit geht eine erhebliche Wärmebelastung für den Menschen einher. Insgesamt betrachtet steigt auch die Zahl der Tropennächte pro Jahr bis zum Ende des Jahrhunderts an. Hier lassen sich allerdings deutliche Unterschiede in der Ausprägung des Parameters zwischen den drei Klimastationen in Berlin erkennen. An der Station Berlin-Tegel werden für die gesamte untersuchte Periode die meisten Tropennächte pro Jahr projiziert. Hier liegt die Ausprägung zwischen 2 Tropennächten 2011 und zum Ende des Jahrhunderts 12,5 Tropennächten im Jahr 2100. Dies entspricht etwa einer Versechsfachung der Tropennächte in 90 Jahren. Für die Station Berlin-Tempelhof liegt die Modellierung für die Entwicklung der Tropennächte zumeist knapp unter der Modellierung für Berlin-Tegel. Hier entwickelt sich die Anzahl der Tropennächte pro Jahr von 2 im Jahr 2011 auf 11,5 im Jahr 2100. Deutlich darunter liegt die Ausprägung der Tropennächte für die Station Berlin-Dahlem. Die Entwicklung geht von 1 Tropennacht 2011 bis zu 4,7 Tropennächten im Jahr 2100 (vgl. Abb. 8.6). Somit sind für Berlin-Dahlem weniger als halb so viele Tropennächte projiziert wie für die anderen beiden Standorte in Berlin. Der Verlauf der Entwicklung der Tropennächte an den drei Klimastationen ist grundsätzlich ähnlich, obwohl an der Station Dahlem die Steigung bis zum Jahr 2062 wesentlich geringer ist. Für alle drei Stationen gilt, dass das Maximum von Tropennächten im Jahr 2062 erreicht wird. In diesem Jahr werden für Dahlem 8,7 Tropennächte, für Tegel 18 Tropennächte und für Tempelhof 16,1 Nächte mit einem Temperaturminimum von mindestens 20 °C erreicht. Danach weist die Werteausprägung an allen drei Klimastationen eine leicht fallende Tendenz auf. Dies spiegelt die natürlichen Schwankungen des Klimas wider. Auf Grund der eher geringen Ausprägung von Tropennächten im Vergleich zu Hitzetagen oder besonders Sommertagen, lassen sich die Schwankungen wesentlich deutlicher aus der dargestellten Graphik ablesen als bei den zuvor untersuchten Parametern. Abbildung 8.7 zeigt zur Verdeutlichung der unterschiedlichen Werteausprägungen an den drei Standorten ein Diagramm, in dem die durchschnittliche Anzahl von Tropennächten pro Jahr in den drei Referenzperioden von je 30 Jahren bis zum Ende des 21. Jahrhunderts dargestellt ist. Auftrittshäufigkeit von Hitzewellen Hohe Temperaturen sind insbesondere dann stark belastend, wenn sie über einen längeren Zeitraum andauern. Der Begriff Hitzewelle ist nicht klar definiert. Temperaturschwellenwerte und andere Rahmenbedingungen (z.B.: Luftfeuchte oder Dauer) unterscheiden sich je nach Land oder Region. Grund dafür sind die klimatischen Unterschiede, die auch eine unterschiedliche Akklimatisierung der Bevölkerung (bezogen auf einen gesunden Menschen durchschnittlichen Alters) an hohe Temperaturen mit sich bringen. In Deutschland gibt es keine offizielle Definition einer Hitzewelle. In dieser Untersuchung werden 5 Tage mit Maximaltemperaturen über 30 °C als Hitzewelle angenommen. Abbildung 8.8 zeigt die projizierte Entwicklung von Hitzewellen bis zum Ende des Jahrhunderts. Zu Beginn der untersuchten Zeitreihe (2011) treten Hitzewellen an allen drei Standorten noch mit einer statistischen Häufigkeit von unter 0,5-mal pro Jahr auf. Bis ca. 2050 steigt die Häufigkeit von Hitzewellen zunächst nur moderat an und liegt bei etwa 1 bis 2 Hitzewellen pro Jahr. In der letzten Hälfte des Jahrhunderts ist dagegen ein stärkerer Anstieg zu erkennen. Etwa in den 2080er Jahren projiziert WETTREG die höchste jährliche Anzahl von Hitzewellen mit Auftrittswahrscheinlichkeiten von etwa 3- bis 4,5-mal pro Jahr. Zum Ende des 21. Jahrhunderts ist ein Rückgang der zu erwartenden Hitzewellen dargestellt. Diese Entwicklung korreliert mit den Ausprägungen der anderen untersuchten Parameter. Zwischen den drei untersuchten Stationen ist bei diesem Kennwert kein signifikanter Unterschied zu erkennen. Um die zukünftige Dauer von Hitzeperioden besser einschätzen zu können, sind in Abbildung 8.9 die maximale Anzahl an Hitzetagen in Folge pro Jahr und die mittlere Anzahl an Hitzetagen in Folge pro Jahr dargestellt. Auch hier korreliert die Ausprägung der Werte aller drei Berliner Klimastationen stark. Die mittlere Anzahl an aufeinander folgenden Hitzetagen weist nur einen leicht steigenden Trend auf. Sie steigt vom Anfang des Jahrhunderts (etwa 3 Tage) auf etwa 5 Tage am Ende des Jahrhunderts. Wesentlich deutlicher ist der Anstieg der maximalen Anzahl an Hitzetagen pro Jahr. Sie steigt von etwa 4 Tagen auf 12 bis 14 Tagen in 90 Jahren. Die Schwankungsbreite der Werte ist hoch. Es wird deutlich, dass in Zukunft nicht nur mit häufiger auftretenden Hitzewellen zu rechnen ist, sondern auch mit länger andauernden. Extrem lange Hitzeperioden bleiben aber eher die Seltenheit, als die Regel, worauf die nur leicht steigende mittlere Anzahl an Hitzetagen pro Jahr hindeutet. Die Analyse der WETTREG-Projektion bis zum Jahr 2100 für die drei Berliner Klimastationen Dahlem, Tegel und Tempelhof macht deutlich, dass der Trend der Zunahme der Temperaturen und vor allem der Zunahme von Extremwerten, der bereits in den letzten Jahrzehnten beobachtet werden konnte, sich weiter fortsetzen und in den nächsten Jahren und Jahrzehnten sogar noch verstärken wird. Dies hat zur Folge, dass die humanbiometeorologischen Belastungen für die Bevölkerung nach dem jetzigen Stand der Kenntnis ansteigen werden. Besonders die untersuchten Parameter Hitzetage und Tropennächte stellen kritische Belastungssituationen für den menschlichen Organismus dar. An allen untersuchten Standorten wird es zu einer starken Steigerung der Anzahl der Hitzetage kommen, bei der Entwicklung der Tropennächte erweist sich lediglich Dahlem als vorteilhaft. Hier ist die Ausprägung der zu erwartenden Tropennächte bis zum Ende des 21. Jahrhunderts wesentlich geringer als bei den anderen beiden Standorten. Dies ist auf die Lage der Klimastation außerhalb der Innenstadt im Bereich der Einzelhausbebauung zurückzuführen. Durch die stärker durchgrünte Umgebung der Station kann es nachts zu einer größeren Abkühlung als in den stärker versiegelten und städtischer geprägten Bereichen der anderen beiden Klimastationen kommen. Die wesentlich kühleren Nächte im Bereich Dahlem spiegeln sich auch in der projizierten Jahresmitteltemperatur für diese Station wider, die dadurch konstant ca. ein halbes Grad unter den Temperaturen in Tegel und Tempelhof liegt. Auch der zunehmenden Belastung durch Hitzewellen, sowohl in der Anzahl ihres Auftretens als auch ihrer stärkeren Ausprägung, muss aufgrund der beschriebenen gesundheitlichen Relevanz Beachtung geschenkt werden. Ohne dass die Station in diesen Vergleich einbezogen war, kann aufgrund der Auswertungen im Kapitel „Ergebnisse der Stationsauswertungen“ erwartet werden, dass der Standort Alexanderplatz bedingt durch sein gegenüber Tempelhof und Tegel noch sehr viel stärker städtisch geprägtes Umfeld die Trenddarstellungen der einzelnen Kennwerte der Standorte Tegel und Tempelhof noch deutlich übertroffen hätte. fn1. Von Altgriechisch autós „selbst“ und chthōn „Erde“, also etwa „einheimisch“, „ortsfest“, „ursprünglich“.

Klimawandel und Wärmebelastung der Zukunft 2008

Die Beurteilung thermisch belastender Situationen kann anhand unterschiedlicher Bewertungskriterien vorgenommen werden. “Die häufigste Anwendung findet die Behaglichkeitsgleichung nach Fanger (1972) sowie die daraus berechnete Gefühlte Temperatur GT, über die der thermische Wirkungskomplex bestimmt wird” (VDI 2008). Ein darauf aufbauendes Modellverfahren ist das für praktische Anwendungen in der Stadtplanung beim Deutschen Wetterdienst DWD entwickelte Stadtbioklimamodell UBIKLIM (Urbanes BIoKLIma Modell, welches in Berlin bereits 1996 zur Bewertung der thermischen Situation eines typischen Sommertages zum Einsatz kam (vgl. SenSUT 1998). Die methodisch-fachliche Besonderheit dieser Arbeit bestand darin, eine Projektion des Bioklimas für Zeiträume des Klimawandels, also die nächsten 30- 70 Jahre zu entwickeln. Da dafür bisher keine standardisierten und normierten Verfahren existieren, sind die Ergebnisse, die hiermit bezüglich der Anwendung von UBIKLIM im Rahmen von Klimaprojektionen vorgelegt werden, als Vorstellungen der künftigen Klimaentwicklung zu bewerten. Auf Basis der Klimaprojektionen können Klimaänderungsszenarien entworfen werden, die mögliche plausible Klimaentwicklungen der Zukunft repräsentieren. Sie sind jedoch nicht als exakte Vorhersagen oder gar als Wetterprognosen zu verstehen ( UBA ). Eingangsgrößen und Ablaufverfahren bei UBIKLIM Als Eingangsgrößen benötigt UBIKLIM neben einem hoch aufgelösten Höhenmodell geeignete Flächennutzungsinformationen. Dazu wird das Untersuchungsgebiet in eine endliche Anzahl von Arealen mit gleicher oder ähnlicher Nutzung unterteilt. Bebautes Gebiet wird weiter unterteilt und durch Versiegelungsgrad, überbauten Flächenanteil, Gebäudehöhe, Zahl der Gebäude pro Fläche und Durchgrünung eindeutig charakterisiert. Anhand dieser Eingangsdaten berechnet UBIKLIM in mehreren Schritten – vorrangig durch Anwendung des 1-dimensionalen Stadtklimamodells MUKLIMO_1 – für einen windschwachen, wolkenlosen Sommertag die meteorologischen Größen in 1 m Höhe über Grund für das gesamte Untersuchungsgebiet und analysiert sie anschließend pixelweise mit dem Klima-Michel-Modell (vgl. das Flussdiagramm in Abbildung 5). Die Auflösung der resultierenden Bioklimakarte beträgt 10 bis 25 Meter. UBIKLIM ermöglicht die lokalen Unterschiede im Bioklima zu erfassen. Eine Beziehung zum regionalen Klima und damit absolute Aussagen liefern diese Ergebnisse allerdings nicht. Erweiterung von UBIKLIM zum Kombinierten Stadtbioklimamodell Bioklimakarten mit Bezug zum regionalen Bioklima und lokaler Differenzierung können erzeugt werden, indem die UBIKLIM-Ergebnisse mit von der Flächennutzung unabhängiger regionaler Bioklimainformation, die im Folgenden auch als Hintergrundbelastung bezeichnet wird, verknüpft werden. Dazu wird das Stadtbioklimamodell zum ‚Kombinierten Stadtbioklimamodell’ erweitert. Dieses besteht aus UBIKLIM, der bioklimatisch aufbereiteten Hintergrundinformation und einer statistischen Modellgleichung, mit der die Zusammenführung der unterschiedlichen Scales realisiert wird. Um repräsentativ für eine weite Umgebung zu sein, werden die Wetterdaten an synoptischen Stationen laut Vorgaben der WMO (World Meteorological Organization) weitgehend von der Landnutzung unbeeinflusst erhoben. Sie eignen sich damit zur Gewinnung der gesuchten Hintergrundinformation. Ausgenommen davon sind einzelne Stationen, die von der Vorgabe deutlich abweichen. Bei ihnen charakterisieren die Messdaten das Klima in der unmittelbaren Stationsumgebung wie beispielsweise Berlin-Alexanderplatz die “Stadtmitte”. Beschrieben wird die Hintergrundinformation mit der Zahl der Tage mit Wärmebelastung als 30-jähriger Jahresmittelwert. Ein Tag mit Wärmebelastung wird definiert als ein Tag, an dem tagsüber zwischen 9 und 15 UTC die Gefühlte Temperatur mindestens an drei Stundenterminen 32°C und damit starke Wärmebelastung erreicht oder überschritten hat. Diese Definition wurde gewählt, weil man dadurch angenähert die Tage erfasst, die als warnwürdig erachtet werden, also eine hohe thermophysiologische Relevanz besitzen. Um den Zusammenhang zwischen den thermischen Bedingungen an einem sommerlichen Strahlungstag einerseits und den mittleren klimatischen Bedingungen andererseits zu ermitteln, wurden für den Zeitraum 1971 – 2000 den Wetterdaten der synoptischen Stationen in Deutschland verschiedene Nutzungen/ Stadtstrukturen aufgeprägt. Das bedeutet, dass alle Messwerte für Temperatur, Feuchte, Wind sowie die aus der Bewölkung abgeleiteten Strahlung nutzungs-spezifisch modifiziert wurden. Die Modifikationsparameter wurden aus MUKLIMO_1-Simulationen für die unterschiedlichen Stadtstrukturen bestimmt. Alle Daten wurden anschließend mit dem Klima-Michel-Modell analysiert und auf Wärmebelastungstage hin untersucht. Aus dem dabei gewonnenen Datensatz ließ sich folgende Regressionsgleichung ableiten: WB = (r 1 *WB frei + r 2 *dGT + r 3 WB frei *dGT + r 4 *nn + r 5 br + r 6 *lä + r konst ) Gl. (1) WB Tage mit Wärmebelastung an einem beliebigen Ort der Stadt WB frei Hintergrundbelastung dGT Gefühlte Temperatur an einem beliebigen Ort der Stadt minus Gefühlte Temperatur über Freifläche außerhalb der Stadt (gemäß UBIKLIM) nn Höhe über NN br geograph. Breite lä geograph. Länge r i Regressionskoeffizienten Da sich die UBIKLIM-Ergebnisse auf Strahlungstage beziehen, müssen zur Kopplung mit dem regionalen Bioklima auch die Wärmebelastungstage berücksichtigt werden, die keine Strahlungstage sind. Damit besteht die resultierende Gleichung sowohl aus einer Regressionsbeziehung als auch aus einer Gewichtungsfunktion. Ein Strahlungstag wird definiert über die Mittelwerte aus den 6, 12 und 18 UTC-Terminwerten für die Bewölkung (N) und die Windgeschwindigkeit in 10 m über Grund (v). An einem Strahlungstag ist N < = 4 Achtel und v < = 3 m/s. Die Kopplung der lokalen mit der regionalen Bioklimainformation wird durch folgenden Ansatz realisiert: WB = (r 1 *WB frei + r 2 *dGT + r3WBfrei *dGT + geo) * strant + WB frei * (1 – strant) Gl. (2) geo f(geograph. Breite und Länge sowie Höhe) = konstant für Berlin strant prozentualer Anteil von Strahlungstagen an den aufgetretenen Wärmbelastungstagen Anwendung des Stadtbioklimamodells UBIKLIM Unter Verwendung der Flächennutzungsdaten von Berlin und seinem Umland (vgl. Verwendung von Landnutzungsdaten) berechnet UBIKLIM die Verteilung der Gefühlten Temperatur, wie sie sich typischerweise am Nachmittag an einem windschwachen wolkenlosen Sommertag ausprägt (vgl. Abbildung 8). Der Vergleich mit Messdaten konnte auf die Beobachtungswerte der Stationen an den Flughäfen Schönefeld (10385), Tegel (10382) und auf dem ehemaligen Fluggelände Tempelhof (10384) sowie die Stadtstationen Dahlem (10381) und Alexanderplatz (10389) zurückgreifen. Es wurden aus dem Zeitraum 1990 – 2000 zwölf sommerliche Strahlungstage herausgefiltert. Diese vergleichsweise geringe Zahl ist im Wesentlichen der Station Alexanderplatz geschuldet, da hier nur wenige vollständige Datensätze zur Berechnung der Gefühlten Temperatur zur Verfügung standen. Während Temperatur, Feuchte und Bewölkung, die zur Parametrisierung der Strahlung dient, direkt in die Berechnung der Gefühlten Temperatur eingingen, wurde die Windgeschwindigkeit gemäß dem im Routinemodell des DWD zur Berechnung der Gefühlten Temperatur verwendeten logarithmischen Ansatz auf eine Höhe von 1 m heruntergerechnet. Entsprechend den Beschreibungen zu den Stationsumgebungen (DWD 2008) wurden dabei unterschiedliche Rauigkeitslängen angenommen. In Tabelle 4 wurden die Gefühlten Temperaturen aus dem Modell den Mittelwerten aus den 12 Strahlungstagen an den ausgewählten Wetterstationen im Stadtgebiet gegenübergestellt. Es wird deutlich, dass die Differenzen zwischen den Stadtstrukturen recht gut wiedergegeben werden. So zeigen sowohl die Messungen als auch die Modellrechnungen, dass an den drei Flughäfen ähnliche thermische Bedingungen herrschen. An den beiden Stadtstationen liegen die Gefühlten Temperaturen um 2,5 bis 3,5 °C höher, im Modell sind es ungefähr 4 °C, d. h. bei den Stadtstationen bildet sich deren jeweilige Lage im Stadtzentrum (Alexanderplatz) bzw. in begrünter Einzelhausbebauung am Innenstadtrand (Dahlem) gut ab. Dieser Vergleich sollte allerdings nicht überbewertet werden, da hier Punktwerte (Stationsdaten) Flächenmittelwerten (Modelldaten) gegenübergestellt werden. Da sich entsprechend der Modellphilosophie eine pixelgenaue Interpretation verbietet, wurden die Modelltemperaturen repräsentativ für den ungefähren Bereich der Station abgegriffen. Da ferner die Daten der Wetterstationen als repräsentativ für die Umgebung erachtet werden und außerdem ein Mittel aus mehreren Tagen gebildet wurde, wird der Vergleich dennoch als durchaus sinnvoll erachtet. In einem nächsten Schritt wurde die Beziehung zu den regionalen Klimaverhältnissen hergestellt, dies war notwendig, um UBIKLIM mit den für die Zukunftsprojektionen vorliegenden Daten der regionalen Klimamodelle REMO und WettReg zu verknüpfen. Anwendung des Kombinierten Stadtbioklimamodells UBIKLIM Für das Kombinierte Stadtbioklimamodell werden neben den UBIKLIM-Eingabeparametern zusätzlich ein Wert für die Hintergrundbelastung und einer für den Anteil an Strahlungstagen benötigt. Im Fall von Berlin können diese aus den Daten der Wetterstation Berlin-Schönefeld ermittelt werden. Der Jahresmittelwert liegt für den Zeitraum 1971 – 2000 bei 9,9 Wärmebelastungstagen, Strahlungstage haben daran einen Anteil von 47 %., die geographischen Daten zusammengefasst als die Größe “geo” (vgl. Gleichung 2) werden aufgrund der relativ geringen Ausdehnung konstant gesetzt. Die Karte 04.12.1 zeigt als Ergebnis der Modellanwendung die Verteilung der Tage mit Wärmebelastung für den Bezugszeitraum 1971 – 2000. Sie liefert absolute Aussagen, diese lassen sich mit auf die gleiche Weise erstellten Auswertungen, z. B. anderer Städte oder auch einfach nur mit der Hintergrundbelastung eines beliebigen Gebietes vergleichen. Analog zur vergleichenden Darstellung der Gefühlten Temperaturen in Tabelle 4 werden in Tabelle 5 die Stationsauswertungen in Bezug auf die Häufigkeit der Tage mit Wärmebelastung den Modellwerten gegenübergestellt. Leider reichten die Messdaten für die Station Alexanderplatz bei weitem nicht aus, um ein 30-jähriges Mittel zu bestimmen oder auch nur abzuschätzen. Die Stations- und Modellwerte zeigen eine gute Übereinstimmung. Alle drei Flughafen-Stationen besitzen etwa das gleiche Belastungslevel, im Bereich der Stadt-Station Dahlem werden dagegen sieben Wärmebelastungstage/Jahr mehr erwartet. Projektion des Bioklimas auf Zeiträume des Klimawandels “Globale Klimamodelle” entstanden aus den Wettervorhersagemodellen und werden seit etwa 1940 betrieben, um zu einer Vorstellung der künftigen Klimaentwicklung zu gelangen. Dabei wird ein Spektrum an Szenarien bereitgestellt, deren Ausprägung jeweils durch die im Vorfeld angenommenen künftigen Rahmenbedingungen insbesondere bezüglich der Emission von Treibhausgasen und Aerosolen in Abhängigkeit der sozioökonomischen und technologischen Entwicklung bestimmt wird. Die Szenarien-Betrachtung weist implizit auf die große Unschärfe der Klimaprojektionen hin, die nicht vergessen werden sollte, auch wenn wie im Folgenden nur das Szenario A1B der SRES-Emissionsszenarien des IPCC betrachtet wird. Globale Klimamodelle besitzen nur eine geringe Auflösung, die sich aber durch eine Regionalisierung deutlich erhöhen lässt. Dabei kommen sowohl statistische als auch dynamische Verfahren in Betracht. Bei den hier beschriebenen Untersuchungen wurde mit den Resultaten des dynamischen Regionalmodells REMO (Jacob 2005) und des statistischen Regionalmodells WettReg (Kreienkamp und Enke, 2006) gearbeitet, beide angetrieben von Simulationen des globalen Klimamodells ECHAM5-MPI-OM des Max-Planck-Instituts für Meteorologie (Roeckner et al., 2006). Erst das Downscaling regionaler Klimaprojektionen ermöglicht die kombinierte Berücksichtigung der durch den globalen Klimawandel zu erwartenden Änderungen gemeinsam mit den durch die städtischen Nutzungen hervorgerufenen Einflüssen. Mit dem Kombinierten Stadtbioklimamodell können beide Einflussfaktoren berücksichtigt werden, wobei die Hintergrundbelastung durch das globale beziehungsweise das daraus abgeleitete regionale Klima definiert wird. Zur Ermittlung der künftigen Hintergrundbelastung wurden die Resultate regionaler Klimamodelle herangezogen; ausgewertet wurden REMO- und WettReg-Daten für den Kontrollzeitraum 1971 – 2000 und die Projektionszeiträume 2021 – 2050 sowie 2071 – 2100. Weiterhin können zusätzliche detaillierte Hinweise zur Einbindung der beiden Projektionsmodelle sowie zur Anwendung statistischer Verfahren, um eine adäquate Auswertung in Bezug auf die Wärmebelastung durchführen zu können, unter Methode / ergänzende Hinweise eingesehen werden. Erfassung der Hintergrundbelastung Die Hintergrundbelastung aus den REMO-Daten wurde anhand eines 3 × 3 Gitterpunkte umfassenden, weitgehend von der Nutzung unbeeinflussten Gebietes im Südwesten Berlins ermittelt (Deutschländer et al., 2009). Es standen an jedem Gitterpunkt Zeitreihen aller physiologisch relevanten meteorologischen Größen für die gewünschten Zeiträume zur Verfügung. Die Auswertung in Bezug auf Tage mit Wärmebelastung erfolgte für die drei Zeiträume pixelweise mit anschließender Bildung des Flächenmittels. Analog wurde der Anteil an Strahlungstagen bestimmt. WettReg generiert seine Ergebnisse stationsbezogen. Im vorliegenden Fall wurden die Daten der Stationen Schönefeld und Lindenberg zunächst getrennt in Bezug auf die Zahl der Tage mit Wärmebelastung bzw. den Anteil an Strahlungstagen ausgewertet. Das arithmetische Mittel der Werte beider Stationen steht dann für die den Berliner Raum charakterisierende Hintergrundbelastung. Die WettReg-Stationen Müncheberg und Zehdenick, die prinzipiell auch als weitere Stützpunkte für die Untersuchungen in Frage gekommen wären, wurden zur Auswertung nicht herangezogen, da die Durchführung der im Folgenden beschriebenen Biaskorrekturen aufgrund sehr lückenhafter Mess- und Beobachtungsdaten nicht möglich gewesen wäre. Im Gegensatz zu REMO liefert WettReg immer nur einen Wert pro Tag. Um eine adäquate Auswertung in Bezug auf die Wärmebelastung durchführen zu können, wurden mit Hilfe statistischer Verfahren, die speziell mit den Messdaten der Stationen Schönefeld bzw. Lindenberg abgeglichen wurden, Tagesgänge und damit Stundenwerte für die zur Berechnung der Gefühlten Temperatur benötigten Größen erzeugt. Verwendet wurden Temperaturmaximum, Temperaturminimum, Tagesmittel von Lufttemperatur, Windgeschwindigkeit, Feuchte und Bewölkung. Damit wird man sicher nicht jeden Tag realitätsnah darstellen können. Auch in Bezug auf die Berechnung der Gefühlten Temperatur ist diese Vorgehensweise kritisch zu bewerten, da diese aufgrund der zum Teil gegenläufigen Wirkweise der einzelnen Wetterparameter prinzipiell eine zeitgleiche Zuordnung benötigt. Dadurch aber, dass ein Tag mit Wärmebelastung nicht an einem einzelnen Termin festgemacht wird, sondern über drei Termine tagsüber definiert wird (vgl. Methode), sowie durch die Betrachtung eines längeren Zeitraums, ergibt sich ein durchaus realistisches Bild. Die Auswertung für den Zeitraum 1971 – 2000 der Mess-, REMO- und WettReg-Daten (vgl. Tabelle 6) zeigt, dass Wärmebelastungstage bei REMO leicht unter-, bei WettREG aber überschätzt werden. Die Abweichungen bezüglich des Strahlungstageanteils sind deutlich stärker. Anwendung statistischer Verfahren / Biaskorrektur Die Abweichung des Modellwertes vom Erwartungswert aus den Messungen wird als Modell-Bias bezeichnet. Durch Biaskorrekturen lassen sich die Modellergebnisse verbessern. Dazu werden für die Schwellenwerte (Gefühlte Temperatur, Windgeschwindigkeit, Bewölkung) aus der Häufigkeitsverteilung der Messdaten von Schönefeld und Lindenberg die jeweiligen Perzentile bestimmt. Anschließend werden umgekehrt die in der Häufigkeitsverteilung der Modelldaten bei diesen Perzentilen liegenden Werte als neue Schwellenwerte definiert (Deutschländer et al., 2009). Der Bias verringert sich für die Tage mit Wärmebelastung bei WettReg und für den Strahlungstageanteil bei beiden Modellen deutlich (vgl. Tabelle 7). Die Auswertung der künftigen Zeiträume 2021 – 2050 und 2071 – 2100 wurde ebenfalls mit den für den Kontrollzeitraum bestimmten Biaskorrekturen durchgeführt. Tabelle 8 zeigt die Ergebnisse. Bis Mitte des Jahrhunderts kommt es bei beiden Modellen etwa zu einer 50%-igen Zunahme der Tage mit Wärmebelastung. Gleichzeitig nimmt auch der Anteil an Strahlungstagen zu, bei REMO um 5%, bei WettREG um 6%. Bis Ende des Jahrhunderts werden sich die thermischen Belastungssituationen im ungestörten Umland noch mal nahezu verdoppeln, während sich der Anteil an Strahlungstagen nicht mehr bedeutend verändert. Anwendung statistischer Verfahren / Konfidenzmethode Um besser einschätzen zu können, wie gut die Modell- die Messdaten wiedergeben, wurden für den Zeitraum 1971 – 2000 anhand der jährlich ermittelten Tage mit Wärmebelastung die Konfidenzintervalle für das 90%-Signifikanzniveau berechnet (vgl. Abbildung 6). In den Bereichen zwischen den beiden dünnen Querstrichen wird mit 90-%iger Wahrscheinlichkeit der Wert für die Hintergrundbelastung zu finden sein. Die Abweichungen der drei Konfidenzintervalle (Messdaten und Modellergebnisse) sind gering, woraus sich folgern lässt, dass die Hintergrundbelastung aus den Modellen, die an der Station beobachtete Hintergrundbelastung gut widerspiegelt. In Abbildung 7 sind zusätzlich die 90%-Konfidenzintervalle der Projektionszeiträume dargestellt. Die des Projektionszeitraums 2021 – 2050 überlappen sich nur geringfügig mit denen des Kontrollzeitraums. Daraus lässt sich eine leichte, aber signifikante Erhöhung der Anzahl an Wärmebelastungstagen bis zur Mitte dieses Jahrhunderts folgern. Für 2071 – 2100 zeigt sich die Zunahme der Tage mit Wärmebelastung noch deutlich stärker.

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