Glossar: Thema Klima

Tabelle: Mittelwerte (Mw) der jährlichen potentiellen Verdunstung PET und der Klimatischen Wasserbilanz KWB für die Periode 1971-2000 und absolute Trends (Tr, positiv, negativ) für die Periode 1971-2010 für vier Höhenstufen. Die Berechnung der KWB erfolgte für Stationen, die über die nötigen Eingangsdaten verfügen. Eine Berechnung der KWB mit dem Niederschlag aus Tabelle 4 führt zu anderen Ergebnissen, da wesentlich mehr Niederschlagsstationen zur Verfügung stehen.

Tabelle: Mittelwerte (Mw) der jährlichen Sonnenscheindauer SS für die Periode 1971-2000 und absolute Trends (Tr, positiv, negativ) für die Periode 1971-2010 für vier Höhenstufen

Tabelle: Mittelwerte (Mw) der Trockenindizes für die Periode 1971-2000 und absolute Trends (Tr, positiv, negativ) für die Periode 1971-2010 für vier Höhenstufen. Die Mittelwerte des SPI für die Referenzperiode schwanken Methoden bedingt um Null und sind nicht interpretierbar.

Tabelle: Mittelwert (Mw)der Niederschlagskennwerte für die Periode 1971-2000 und absolute Trends (Tr, positiv, negativ) für die Periode 1971-2010 für vier Höhenstufen für das Jahr, Sommer- und Winterhalbjahr (J, SHJ, WHJ)

Tabelle: Mittelwert (Mw) der Temperaturkennwerte für die Periode 1971-2000 und absolute Trends (Tr, positiv, negativ) für die Periode 1971-2010 für vier Höhenstufen für das Jahr, Sommer- und Winterhalbjahr (J, SHJ, WHJ)

Niederschlag RR [mm]
Summe der festen und flüssigen Niederschläge einer definierten Periode.

Tage mit Starkniederschlag – R10mm, R90p [Tage]
Anzahl der Tage mit Niederschlag größer oder gleich 10 mm bzw. Anzahl der Tage mit Niederschlag größer dem 90. Perzentil von Niederschlagstagen [Tage mit Niederschlag größer gleich 1 mm]. Das Perzentil berechnet sich aus den der Größe nach geordneten Niederschlägen der Referenzperiode 1971 bis 2000. Das 90. Perzentil wird von 90% der Daten unterschritten und demzufolge von 10 % überschritten, wobei letztere die Tage mit starken Niederschlägen sind.

Tage mit Extremniederschlag – R20mm, R95p [Tage]
Anzahl der Tage mit Niederschlag größer oder gleich 20 mm bzw. Anzahl der Tage mit Niederschlag größer dem 95. Perzentil von Niederschlagstagen. Details siehe R90p.

Tage mit Extremstem Niederschlag – R99p [Tage]
Anzahl der Tage mit Niederschlag größer dem 99. Perzentil von Niederschlagstagen. Details siehe R90p.

Höchster Tagesniederschlag - RX1day [mm]
Maximal gemessener Niederschlag an einem Tag.

Höchster 5-Tagesniederschlag - RX5day [mm]
Maximale Niederschlagsmenge, die an fünf aufeinanderfolgenden Tagen gemessen wurden.

Anteil an Starkniederschlägen - R90pT [%]
Niederschläge oberhalb des 90. Perzentils bezogen auf die Gesamtmenge der Niederschläge.

Anteil an Extremniederschlägen - R95pT [%]
Niederschläge oberhalb des 95. Perzentils bezogen auf die Gesamtmenge der Niederschläge.

Anteil an Extremstem Niederschlag - R99pT [%]
Niederschläge oberhalb des 99. Perzentils bezogen auf die Gesamtmenge der Niederschläge.

Häufigkeit von Trockenperioden - DPF [-]
Trockenperioden sind Perioden von mindestens 11 Tagen, an denen weniger als 1 mm Niederschlag pro Tag fallen (SMUL 2008). Gezählt wird, wie oft Trockenperioden in einem bestimmten Zeitabschnitt vorkommen.

Dauer der Trockenperioden - DPD [Tage]
Mittlere Dauer von Trockenperioden.

Standardisierter Niederschlags Index – SPI [-]
Dieser Kennwert wird auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeitsverteilung der Niederschlagsmenge berechnet (McKee et al. 1993). Damit ist er gut zwischen Regionen mit unterschiedlichen Niederschlagscharakteristika vergleichbar. Abweichungen nach oben (+) charakterisieren Feuchteperioden und nach unten (-) Trockenperioden, wobei die Skala von -3 bis +3 geht. Der SPI kann für verschiedene Bezugszeiträume in der Vergangenheit ermittelt werden, z.B. 3 Monate – typisch für eine meteorologische Trocken- und Feuchteperioden, 6 und 12 Monate typisch für eine hydrologische Trocken- und Feuchteperioden.

Mittlere Lufttemperatur - TG [° C]
Mittel der täglichen mittleren Lufttemperatur.

Minimale Lufttemperatur - TN [° C]
Mittel der täglichen minimalen Lufttemperatur.

Maximale Lufttemperatur - TX [° C]
Mittel der täglichen maximalen Lufttemperatur.

Tägliche Differenz der Lufttemperatur – DTR [° C]
Differenz zwischen der maximalen und minimalen täglichen Lufttemperatur.

Extreme Differenz der Lufttemperatur – ETR [° C]
Differenz zwischen der maximalen und minimalen Lufttemperatur der betrachteten Periode.

Dauer der Vegetationsperiode - GSL [Tage]
Beträgt an 6 aufeinanderfolgenden Tagen die mittlere Lufttemperatur mehr als 5 ° C, beginnt die thermische Vegetationsperiode. Sie endet, wenn im an 6 aufeinanderfolgenden Tagen eine mittlere Lufttemperatur von 5 ° C unterschritten wird. Die Dauer der Vegetationsperiode errechnet sich aus der Differenz zwischen Beginn und Ende.

Sonnenscheindauer - SS [hours]
Summe der täglichen Sonnenstunden in einer bestimmten Periode.

Potentielle Evapotranspiration – PET [mm]
Sie stellt den Verdunstungsanspruch der Atmosphäre dar. Unter der Annahme, dass jederzeit genügend Wasser zur Verfügung steht, wird in den meisten Fällen die maximal mögliche Verdunstung errechnet. Es wird hier der Ansatz von Turc-Wendling (DVWK, 1996) verwendet, der nur eine geringe Anzahl an Eingangsvariablen (Globalstrahlung und Mitteltemperatur) benötigt.

Klimatische Wasserbilanz - KWB [mm]
Die Differenz zwischen Niederschlag und Verdunstung ist ein klimatologisches Maß für die Wasserverfügbarkeit im Gebiet. Negative Werte deuten auf einen Niederschlagsmangel hin.

1. Ausgangspunkt ist die Annahme, dass Wetterlagen ein Bindeglied zwischen der großräumigen und der regionalen Skala sind. Bei WETTREG werden Wertebereiche eines regionalen meteorologischen Parameters festgelegt. Es wird analysiert, welche Wetterlagen zu den einzelnen Wertebereichen gehören. In der Folge werden z. B. 12 unterschiedlich „kalte“ oder „warme“ bzw. 8 unterschiedlich „trockene“ oder „niederschlagsreiche“ Klassen gebildet.
   Zur Definition der klassenspezifischen Wetterlagen werden Klimadaten der Gegenwart verwendet. Als Nächstes erfolgt der Übergang von den Klimadaten zu den Ergebnissen von Klimamodellen. Diese liegen in Form von täglichen „Wetterkarten“, also der Verteilung verschiedener atmosphärischer Größen vor. Es wird nun eine objektive Ähnlichkeitssuche durchgeführt, um für die simulierten atmosphärischen Verhältnisse an einem Tag der Zukunft die ihm am besten entsprechende Klasse zu ermitteln. Es entstehen Häufigkeitsverteilungen der Klassen, die Szenario-spezifisch sind und sich im Simulationszeitraum verändern. Sie bilden den Antrieb für den zweiten Schritt.
2. Nach dem Prinzip des Setzkastens werden segmentierte Zeitreihen meteorologischer Parameter aus der Gegenwart zu neuen Zeitreihen zusammengesetzt. Dies geschieht erst einmal zufällig. Im Weiteren wird den Zeitreihen die sich ändernde Häufigkeit der Wetterlagen in der Zukunft aufgeprägt. Mit diesem stochastischen Wettergenerator werden folglich alternative Varianten des Gegenwartsklimas – in Abhängigkeit von einer Klimaprojektion, basierend auf einem Treibhausgasszenario – erzeugt.
3. Es wird davon ausgegangen, dass sich die zukünftigen Klimaänderungen in den Modellsimulationen nicht allein in „Makro-Größen“, wie etwa simulierten Wetterlagen wiederspiegeln. In einem weiteren Verfahrensschritt erfolgt über statistische Regressionsbeziehungen das Einarbeiten von Änderungen physikalischer Größen direkt aus den Modellsimulationen. Für eine Zielgröße (z. B. die Temperatur in Bodennähe) wird eine Kombination aus bis zu vier verschiedenen atmosphärischen Größen ermittelt (z. B. das Geopotenzial im Niveau 850 hPa, die Strömungsdivergenz in 700 hPa), die eine bestmögliche Korrektur der synthetisierten Zeitreihen gewährleistet.

1. Stations-interne Schließungen von Klimaelementen

Unter Verwendung der Tagesmitteltemperatur lässt sich über die MAGNUS-Formel der Sättigungsdampfdruck errechnen. Je nach Datenverfügbarkeit können damit Lücken in den Zeitreihen der relativen Feuchte bzw. des Dampfdruckes geschlossen werden. Mittels eines komplexen Ansatzes kann die Globalstrahlung aus dem Bedeckungsgrad und daraus die Sonnenscheindauer abgeleitet werden (siehe auch 4.) Zur Plausibilisierung der Algorithmen zur internen Lückenschließung wurden berechnete und gemessene Werte gegenübergestellt.

2. Stations-übergreifende Schließungen von Klimaelementen

Ist einestationsinterne Datenergänzung nicht möglich, werden benachbarte Stationenhinzugezogen. Für die Elemente Niederschlag, Minimumtemperatur, Sonnenscheindauer, Bedeckungsgrad, Relative Feuchte und Dampfdruck werden zu jedem Zeitschritt die drei nächstgelegenen Stationen ermittelt, die über Daten verfügen. Mittels des Interpolationsverfahrens inverse Distanzwichtung wird der fehlende Wert berechnet. Für die Elemente Tagesmitteltemperatur, Maxiumumtemperatur und Windgeschwindigkeit wird der meist bestehende Zusammenhang zwischen den Werten und der Höhenlage der Stationen ermittelt (Regression). Der Zusammenhang wird genutzt um das Klimaelement an der betreffenden und den drei umliegenden Stationen zu berechnen. Eventuell noch bestehende Abweichungen zwischen gemessenen und berechneten Werten an den umliegenden Stationen werden mittels der inversen Distanzwichtung interpoliert und zusätzlich auf die lückenhafte Stationaufgeschlagen.

3. weitere Stations-interne Schließungen von Klimaelementen

Die Schließung von Lücken im 2. Schritt ermöglicht in einigen Fällen weitere Stations-interne Berechnungen.

4. Stations-interne Berechnung von sekundären Klimaelementen

Bei der Messung des Niederschlags treten Fehler auf (Wind, Verdunstung, Benetzung), von denen der windbedingte Fehler den größten Anteil hat. In Deutschland ist es üblich, den Niederschlag zu korrigieren, da z.B. für wasserhaushaltsrelevante Untersuchungen dessen Verwendung empfohlen wird. Das in Deutschland weit verbreitete Korrekturverfahren nach Richter (1995) wird genutzt.

Zur Ableitung der Globalstrahlung aus der gemessenen Sonnenscheindauer wird der semi-empirische Ansatz nach Ångström (1924) verwendet.

Die Berechnung der potentiellen Verdunstung erfolgt nach dem Ansatz von Turc-Wendling (DVWK, 1996). Dieser Ansatz benötigt eine geringe Anzahl an Eingangsvariablen (Globalstrahlung, Tagesmitteltemperatur), was bei einer unzureichenden Datenverfügbarkeit günstig ist. Die Gras-Referenz-Verdunstung wird nach dem FAO-Standard (ATV-DVWK, 2002) ermittelt und ist durch eine hohe Anzahl von Parametern (Tagesmitteltemperatur, Relative Feuchte, Windgeschwindigkeit, Globalstrahlung) gekennzeichnet.

Literatur

• ÅNGSTRÖM A (1924): Solar and terrestrial radiation. Report to the international commission for solar research on actinometric investigations of solar and atmospheric radiation. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, Vol. 50 (210), 121-126.
• ATV-DVWK (1996): Ermittlung der Verdunstung von Land- und Wasserflächen. Deutsche Vereinigung für Wasserwirtschaft, Abwasser und Abfall e.V., Merkblatt M 238, Bonn, 135 S.
• ATV-DVWK (2002): Verdunstung in Bezug zu Landnutzung, Bewuchs und Boden. Deutsche Vereinigung für Wasserwirtschaft, Abwasser und Abfall e.V., Merkblatt M 504. Offenbach am Main, 108 S.
• RICHTER D (1995): Ergebnisse methodischer Untersuchungen zur Korrektur des systematischen Meßfehlers des Hellmann-Niederschlagsmessers. Berichte des Deutschen Wetterdienstes 194, Eigenverlag, Offenbach (M), 93 S

Das Prüfverfahren unterteilt sich in vorbereitende Analysen (Fehlwertanalyse und Ausreißer-Test), Stationaritätstest und relative Homogenitäts-Tests in numerischer und grafischer Form. Die verwendeten Homogenitäts-Tests sind Zweireihen-Tests die auf Vergleichen zwischen der Testreihe und einer homogenen Referenzreihe beruhen. Die numerischen Testverfahren nach Alexandersson (1986), Buishand (1982) und das Abbe´sche Homogenitätskriterium (Schönwiese, 2006) sowie die grafischen Testverfahren nach Craddock (1979), Doppelsummenanalyse (Dyck, 1976), Summendifferenzenlinien SDL (Dyck und Peschke, 1995) und der Quotientenvergleich QV nach Hann (1897) kamen zur Anwendung. Die Feststellung von Homogenität bzw. Inhomogenität der Testreihe ist oft nicht eindeutig, da die Verfahren unterschiedlich sensitiv reagieren. Daher ist eine fachkundige, subjektive Bewertung aller Testergebnisse für die jeweilige Reihe notwendig. Das größte Gewicht wird dem numerischen Alexandersson-Test zugesprochen, da dieser die Möglichkeit bietet, eine erkannte Inhomogenität zu bereinigen.

Literatur

• ALEXANDERSSON H (1986): A homogeneity test applied to precipitation data. Journal of Climatology 6, S. 661-675.
• BUISHAND TA (1982): Some methods for testing the homogeneity of Rainfall Records. Journal of Hydrology 58, 11-27.
• CRADDOCK JM (1979): Methods for Comparing Annual Rainfall Records for Climatic Purposes. Weather 34, 322-346.
• SCHÖNWIESE CD (2006): Praktische Statistik für Meteorologen und Geowissenschaftler. Gebrüder Bornträger. 4. Auflage. Berlin, Stuttgart
• DYCK S (1976): Angewandte Hydrologie Teil 1. Verlag für Bauwesen, Berlin, 511 S.
• DYCK S, PESCHKE G (1995): Grundlagen der Hydrologie. Verlag für Bauwesen, Berlin, 536 S.
• HANN J (1897): Handbuch der Klimatologie. Engelhorn-Verlag, Stuttgart, 404 S.