Fachhochschule Aachen Fachbereich 2 Bauingenieurwesen BACHELORARBEIT

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1 Fachhochschule Aachen Fachbereich 2 Bauingenieurwesen BACHELORARBEIT Statistische Analyse von Klimadaten in der Städteregion Aachen, Herzogenrath und Roetgen Vorgelegt von: Jana Samlowski Adalbertsteinweg Aachen Matrikelnummer: Telefon: 0241/ jana.samlowski@alumni.fh-aachen.de 1. Prüfer: Herr Prof. Dr.-Ing. J. Höttges 2. Prüfer: Herr Dipl.-Ing. G. Langstädtler Abgabetermin: Bearbeitungszeit: 9 Wochen

2 Kurzfassung Vor dem Hintergrund außergewöhnlicher Starkregenereignisse in den letzten Jahren und im Besonderen im Sommer 2014 in NRW (Münster, Düsseldorf etc.) stellt sich die Frage, ob dies eine zufällige Erscheinung ist oder ob ein systematischer Trend als Folge des Klimawandels dafür verantwortlich gemacht werden kann. In der vorliegenden Bachelorarbeit wird die Entwicklung ausgewählter klimatologischer Parameter anhand von langjährigen Messreihen und geeigneter statistischer Verfahren und Softwaresysteme untersucht. Basierend auf Auswertungen der Parameter Niederschlag, Lufttemperatur und Luftfeuchte werden die langjährigen Entwicklungen in der Städteregion Aachen, repräsentiert durch die Stationen Aachen, Herzogenrath und Roetgen, nach linearer Regression auf ihr Trendverhalten analysiert. Anschließend werden die Ergebnisse mittels t-test und Mann-Kendall-Test, soweit statistisch möglich, auf Signifikanz getestet. Im ersten Teil (Kapitel 1-4) werden grundlegende Informationen zum untersuchten Städtegebiet sowie zu den statistischen Methoden und der Datengrundlage gegeben. Im zweiten Teil (Kapitel 5-8) der Arbeit werden die durchgeführten Auswertungen erläutert, dokumentiert und anschließend die extrahierten Ergebnisse dargestellt und aus hydrologischer und statistischer Perspektive diskutiert. Die Untersuchungsergebnisse lassen sich wie folgt zusammenfassen: Bei den Auswertungen des Parameters Niederschlag können nur sehr geringe Entwicklungen auf größtenteils niedrigem Signifikanzniveau festgestellt werden. Lediglich für Starkregen kurzer Dauerstufen werden erhebliche Steigerungen (in Auftretenshäufigkeit und Niederschlagshöhe) ermittelt, wobei diese Entwicklungen nicht klar von der Entwicklung der Messtechnik abgegrenzt werden können. Sowohl für die meisten Auswertungen zum Parameter Lufttemperatur, als auch für die Ergebnisse zu den Untersuchungen des Phänomens Trockenstress werden äußerst signifikante Steigerungen festgestellt. i

3 Abstract Against the backdrop of unusual strong rain events during the last years, in particular in summer 2014 in North Rhine-Westphalia (Münster, Düsseldorf etc.), there arises the question whether this is an accidental appearance or a systematic trend in consequence of the climate change. In the present bachelor thesis the development of well-chosen climatological parameters is examined by means of longstanding measurement series, suitable statistical algorithms and suitable software systems. Based on the analyses of the parameters precipitation, air temperature and air moisture, the longstanding developments in the town area Aachen, represented by the stations Aachen, Herzogenrath and Roetgen, are examined on their trend according to linear regression. Afterwards the results are- as far as statistically possible- tested for significance by means of t-test and Mann-Kendall-test. In the first part (chapter 1-4) basic information about the examined town area as well as about the statistical methods and the data basis is given. In the second part (chapter 5-8) of the bachelor thesis the implemented evaluations are explained and documented. Then the extracted results are plotted and discussed by hydrological and statistical view. The results of investigation are summarized as follows: For the evaluations of the parameter precipitation barely developments at mainly low significance can be ascertained. Merely for strong rain of short continuous-steps substantial increases (in appearance frequency and precipitation height) are determined, although these developments cannot be separated clearly from the measuring technology. For most evaluations of the parameter air temperature, as well as for the results to the investigations of the phenomenon dry stress extremely significant increases are ascertained. ii

4 Inhaltsverzeichnis Kurzfassung... i Abstract... ii Inhaltsverzeichnis... iii Abbildungsverzeichnis... v Tabellenverzeichnis... vii Variablenverzeichnis... viii 1 Einleitung/ Motivation Werkzeuge/ statistische Grundlagen Werkzeuge Statistische Grundlagen Lineare Regression und t-test Mann-Kendall-Test Chi-Quadrat-Tests (χ²-test) Untersuchungsgebiet Datengrundlage Tagessummenzeitreihen und Terminwerte Kontinuierliche Zeitreihen Anwendbarkeit des t-tests Ergebnisse Niederschlag Jahresniederschlagssummen Halbjahresniederschlagssummen Monatsniederschlagssummen Kennwerte Anzahl der Tage mit weniger als 0,1 mm/ Tag Anzahl der Tage mit mehr als 10 mm/tag Anzahl der Tage mit mehr als 20 mm/tag Anzahl der Tage mit mehr als 30 mm/tag Fazit/ Interpretation Auswertung der partiellen Serien Dauerstufe 15 Minuten Dauerstufe 60 Minuten Dauerstufe 1 Tag Dauerstufe 6 Tage iii

5 6.5.5 Fazit/ Interpretation Untersuchung der partiellen Serien auf Trend Entwicklung der statistischen Regenhöhen Dauerstufe 15 Minuten Dauerstufe 60 Minuten Dauerstufe 1 Tag Dauerstufe 6 Tage Fazit/ Interpretation Ergebnisse Lufttemperatur Trendanalyse der mittleren Jahres- und Halbjahrestemperaturen (WWJ) Abhängigkeit der Lufttemperaturentwicklung von der Stichprobenwahl Trendanalyse der Jahresmaxima/ Jahresminima Trendanalyse der Monatstemperaturen Kennwerte: Sommertage/ Hitzetage Fazit/ Interpretation Ergebnisse Trockenstress Verdunstungsberechnung nach HAUDE Vorgehen und Ergebnisse Fazit/ Interpretation Zusammenfassung/ Fazit Literaturverzeichnis Anhang A iv

6 Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Abgrenzung Städteregion Aachen [Quelle: (abgerufen am )]... 8 Abbildung 2: Datenakquisitionsbereich in AQUAZIS... 9 Abbildung 3: mittlere Jahressummen je Station und Dekade Abbildung 4: Monatstrends für den Zeitraum und ihre Signifikanz (Hintergrundfärbung) Abbildung 5: Monatstrends für den Zeitraum und ihre Signifikanz (Hintergrundfärbung) Abbildung 6: mittlere Anzahl von Starkregenereignissen pro Jahr für D=15 min je Station Abbildung 7: mittlere Höhe von Starkregenereignissen pro Jahr für D=15 min je Station Abbildung 8: mittlere Anzahl von Starkregenereignissen pro Jahr für D=60min je Station Abbildung 9: mittlere Höhe von Starkregenereignissen pro Jahr für D=60min je Station Abbildung 10: mittlere Anzahl von Starkregenereignissen pro Jahr für D=1d je Station Abbildung 11: mittlere Höhe von Starkregenereignissen pro Jahr für D=1d je Station. 31 Abbildung 12: mittlere Anzahl von Starkregenereignissen pro Jahr für D=6d je Station Abbildung 13: mittlere Höhe von Starkregenereignissen pro Jahr für D=6d je Station. 32 Abbildung 14: mittlere Niederschlagshöhen Tn=1.0a, D=15Min, partielle Serie, gleitende Zeitfenster Abbildung 15: mittlere Niederschlagshöhen Tn=10.0a, D=15Min, partielle Serie, gleitende Zeitfenster Abbildung 16: mittlere Niederschlagshöhen Tn=100.0a, D=15Min, jährliche Serie, gleitende Zeitfenster Abbildung 17: mittlere Niederschlagshöhen Tn=1.0a, D=60Min, partielle Serie, wachsende Zeitfenster Abbildung 18: mittlere Niederschlagshöhen Tn=25.0a, D=60Min, partielle Serie, wachsende Zeitfenster Abbildung 19: mittlere Niederschlagshöhen Tn=1.0a, D=1d, partielle Serie, angrenzende Zeitfenster Abbildung 20: mittlere Niederschlagshöhen Tn=5.0a, D=1d, partielle Serie, angrenzende Zeitfenster Abbildung 21: mittlere Niederschlagshöhen Tn=25.0a, D=1d, jährliche Serie, angrenzende Zeitfenster v

7 Abbildung 22: mittlere Niederschlagshöhen Tn=1.0a, D=6d, partielle Serie, angrenzende Zeitfenster Abbildung 23: mittlere Niederschlagshöhen Tn=100.0a, D=6d, jährliche Serie, angrenzende Zeitfenster Abbildung 24: Report Jahres- und Halbjahresmitteltemperaturen (WWJ) Aachen ab Abbildung 25: mittlere Jahres-/Halbjahrestemperaturen an der Station Aachen ab Abbildung 26: mittlere Jahrestemperaturen im Kalenderjahr an der Station Aachen ab Abbildung 27: Entwicklung des Trends der mittleren Jahrestemperatur seit 1890 bis Abbildung 28: Entwicklung des Trends der mittleren Jahrestemperatur seit 1990 bis Abbildung 29: Monatstrends Lufttemperatur für die Station Aachen für den Zeitraum und ihre Signifikanz (Hintergrundfärbung) Abbildung 30: Zeitreihenreport Trendanalyse Trockenwettertage/ Tage 0,3 mm N.. 56 Abbildung 31: Zeitreihenreport: Phänomen Trockenstress (Trockenwettertage) an der Station Aachen vi

8 Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Auswahl Zeitreihen: Parameter Niederschlag (Tagessummenzeitreihen) Tabelle 2: Auswahl Zeitreihen: Parameter Lufttemperatur Tabelle 3: Auswahl Zeitreihen: Phänomen Trockenstress Tabelle 4: Auswahl Zeitreihen: Parameter: Niederschlag (kontinuierliche Zeitreihen) 12 Tabelle 5: Ergebnisse χ²-tests: Jahresniederschlagssummen (WWJ) Tabelle 6: Ergebnisse χ²-tests: Halbjahresniederschlagssummen (Winter) Tabelle 7: Ergebnisse χ²-tests: Halbjahresniederschlagssummen (Sommer) Tabelle 8: Ergebnisse χ²-tests: Monatsniederschlagssummen (Januar) Tabelle 9: Ergebnis χ²-test: mittlere Jahrestemperatur (WWJ) Tabelle 10: Trendentwicklungen der Jahresniederschlagssummen (WWJ) Tabelle 11: Trendentwicklungen der Halbjahresniederschlagssummen (Winter) Tabelle 12: Trendentwicklungen der Halbjahresniederschlagssummen (Sommer) Tabelle 13: Trendentwicklungen der Monatsniederschlagssummen (Aachen ab 1891) 19 Tabelle 14: Trendentwicklungen der Monatsniederschlagssummen ab Tabelle 15: Trendentwicklungen der Tage mit weniger als 0,1 mm Niederschlag (WWJ) Tabelle 16: Trendentwicklungen der Tage mit mehr als 10 mm Niederschlag (Sommerhalbjahr) Tabelle 17: Trendentwicklungen der Tage mit mehr als 20 mm Niederschlag (Winterhalbjahr) Tabelle 18: Trendentwicklungen der Tage mit mehr als 20 mm Niederschlag (Sommerhalbjahr) Tabelle 19: Trendentwicklungen der Starkregenereignisse D=15 Min, D=60 Min ( ) Tabelle 20: Trendentwicklungen der Starkregenereignisse D=1 Tag, D= 6 Tage ( ) Tabelle 21: Temperaturrekorde Tmax seit Tabelle 22: Trendentwicklungen der mittleren Monatstemperaturen Tabelle 23: Trendentwicklungen der Kennwerte (Lufttemperatur) Tabelle 24: Trendentwicklungen Trockenstress vii

9 Variablenverzeichnis Variable Definition a y- Achsenabschnitt α Irrtumswahrscheinlichkeit b Regressionskoeffizient c Konstante (t-test) D Maximaler Wert für S ei Residuum zwischen Regressionsgerade und Messwerten es Sättigungsdampfdruck um 14:00 Uhr F Relative Luftfeuchtigkeit F0 (=η) Verteilungsfunktion (als wahr angenommen) fj Hypothetische Klassenhäufigkeit j Anzahl der Klassen k Haude-Faktor m Freiheitsgrade μs Erwartungswert n Stichprobenumfang nj Absolute Klassenhäufigkeit p Anzahl Gruppen gleicher Werte (Mann-Kendall-Test) p-wert Ergebnis des Mann-Kendall-Tests σs² Varianz S Mann-Kendall-Statistik sgn Vorzeichenfunktion sx Standardabweichung der Stichprobe Sxy Empirische Kovarianz Sx² Empirische Varianz T Lufttemperatur t Prüfgröße t (t-test) tn;α Quantil der t-verteilung τ Mann-Kendall-Tau φ(η) Unterschreitungswahrscheinlichkeit Mittelwert der x-werte xg Klassengrenze xq Mittelwert aller Werte der Stichprobe Χ² Testgröße Χ²α;m Quantil der Chi-Quadrat-Verteilung Mittelwert der y-werte Z Teststatistik viii

10 1 Einleitung/ Motivation 1 1 Einleitung/ Motivation Das Thema Klimawandel ist heutzutage allgegenwärtig. Wann immer es zu Naturkatastrophen, wie verheerenden Waldbränden, Tsunamis oder Starkregenereignissen kommt, fällt in der anschließenden Diskussion das Stichwort Klimawandel. Es wird die Frage gestellt, ob die beobachteten Ereignisse auf den Klimawandel zurückgeführt werden können und in wie weit das Fortschreiten des Klimawandels weitere Veränderungen mit sich ziehen wird. Dazu finden sich sowohl im Internet als auch in zahlreichen Fachbüchern die verschiedensten Szenarien. Bisher begrenzen sich diese in der öffentlichen Diskussion des Klimawandels entweder auf Katastrophismus oder auf Verharmlosung. Auf der einen Seite stellt man sich eine Klimaapokalypse vor, wie in The Day After Tomorrow, wobei es in eine abrupte, unbeherrschbare Weltkatastrophe mündet, bei der letztendlich alles zerstört wird. Auf der anderen Seite gehen die Menschen achselzuckend zur Tagesordnung über, da die Welt ja bislang noch nie untergegangen ist und sich alles schon wieder einpendeln wird. (vgl. Gerstengarbe 2013, S. 8) Doch wie können wir uns unser Klima in Zukunft vorstellen? Die renommiertesten Klimaforscher vertreten teilweise konträre Meinungen. Mittlerweile fallen schon Begriffe wie ratloses Orakel in Bezug auf die geheimen Sitzungen, auf denen sich Forscher und Regierungsvertreter über den nächsten Bericht des Weltklimarates beraten. (vgl. Bojanowski u.a. in Der Spiegel 39/2013) Insgesamt kann man zusammenfassen, dass die Klimaforscher sich in einem Punkt einig sind: eine Zunahme der Klimavariabilität ist unbestreitbar. Die Medien berichten immer wieder von neuen Rekorden, Versicherungen publizieren explodierende Schadenkurven und im Jahresabstand folgen 100-jährige Extremereignisse (vgl. ZAMG 2013 S. 101). So häufen sich in den letzten Jahren in der Presse oder auch in Fachzeitschriften Schlagzeilen wie Starkniederschläge im Sommer nehmen zu (Bröker in KW 1/13) oder Deutschland wird bis zu 4,5 C wärmer (o.a. in Spiegel Online 2008). Viele haben das Gefühl, dass sich Starkregenereignisse häufen, Temperaturen steigen oder ganz allgemein, dass das Wetter verrücktspielt. Diese subjektiven Annahmen sollen in dieser Arbeit speziell für die Städteregion Aachen überprüft werden. Es soll ermittelt werden, ob aus den vorhandenen Messdaten belegt werden kann, dass solche Änderungen tatsächlich vorliegen, wie groß diese sind und ob die Entwicklungen signifikant sind.

11 2 Werkzeuge/ statistische Grundlagen 2 2 Werkzeuge/ statistische Grundlagen 2.1 Werkzeuge Das zentrale Werkzeug für die Auswertungen dieser Arbeit war das Messdatenmanagementsystem AQUAZIS der Firma aqua_plan GmbH. In AQUAZIS erfolgte die Sammlung und Haltung aller Stamm- und Zeitreihendaten. Alle im Kapitel 6-8 genannten Untersuchungen wurden mit AQUAZIS durchgeführt. Die Anfertigung dieser Arbeit hat zudem dazu beigetragen, dass das Softwaresystem um einige bisher nicht vorhandene Auswertemethoden ergänzt wurde. Sowohl für die Trendauswertungen der Temperaturdaten, als auch für die Auswertung der verschiedenen Kennwerte mussten neue Auswertemethoden erstellt und in AQUAZIS eingefügt werden. Ebenso musste die statistische Auswertung durch den Mann- Kendall-Test in AQUAZIS eingebunden werden. Als ein weiteres zentrales Werkzeug dieser Arbeit ist Microsoft Excel zu nennen. Um die Signifikanz der berechneten Trends festzustellen, wurden einige statistische Methoden, welche in Kapitel 2.2. beschrieben sind, verwendet. Für den in Kapitel vorgestellten t-test wird eine Normalverteilung der Stichprobe vorausgesetzt. Daher mussten die Hauptwerte mittels des Chi-Quadrat-Tests zunächst auf ihre Normalverteilung geprüft werden, was durch Tabellen in Microsoft Excel realisiert wurde. Des Weiteren wurde Microsoft Excel genutzt, um damit teilweise Ergebnisse zu Anschauungszwecken in Form von Diagrammen darzustellen. 2.2 Statistische Grundlagen Die sich aus den Messdaten ergebenden Veränderungen und Entwicklungen sollen auf linearen Trend untersucht und auf ihre Signifikanz geprüft werden. Der Trend wird dabei über eine lineare Regression ermittelt und anschließend wird die Signifikanz dieses Trends mittels t-test oder Mann-Kendall-Test festgestellt.

12 2 Werkzeuge/ statistische Grundlagen Lineare Regression und t-test Voraussetzung für die Anwendung dieses Trendtests ist eine Normalverteilung der Stichprobe. Ob eine Stichprobe normalverteilt ist, lässt sich mittels des Chi-Quadrat- Tests feststellen (siehe Kap ). Die einfachste mathematische Funktion zur Beschreibung eines Trends ist eine lineare Gleichung der Form: (2.1) Das Residuum ei gibt die Differenz zwischen der Regressionsgeraden a+bxi und den Messwerten yi an. Gemäß der Methode der kleinsten Quadrate wird der Regressionskoeffizient b zu (2.2) berechnet. Ferner gilt: (2.3) Mit Hilfe des t-tests, welcher einen Hypothesentest unter Verwendung der t- Verteilung darstellt, wird geprüft, ob der lineare Trend b der Stichprobe signifikant von Null abweicht. Dies wird mittels des Vergleiches der Prüfgröße t mit dem Tabellenwert tn,α der t-verteilung geprüft: ( ) (2.4) Gilt t tn,α liegt ein nicht signifikanter Trend vor, gilt t > tn,α liegt ein signifikanter Trend vor. Dabei ist das Ergebnis abhängig vom Stichprobenumfang n und der Irrtumswahrscheinlichkeit α. (vgl. Abschlussbericht ExUS 2010 S. 36f) Der t-test wurde in dieser Arbeit für α=5%, α=10% und α=20% berechnet. Wobei α=5% einen stark signifikanten Trend angibt, α=10% einen signifikanten Trend und man bei α=20% nur noch von einer Tendenz sprechen kann.

13 2 Werkzeuge/ statistische Grundlagen Mann-Kendall-Test Der Mann-Kendall-Test ist ein verteilungsunabhängiger Trendtest, welcher ein Signifikanzmaß für einen Trend liefert, unabhängig davon ob dieser linear oder nicht linear ist. Der Test basiert auf der Nullhypothese H0. Für eine Datenreihe, in diesem Falle eine Zeitreihe, gilt entweder die Nullhypothese H0: ( ), (2.5) nach der die Zeitreihe unabhängig und gleichverteilt ist und somit kein Trend vorliegt oder die Alternativhypothese H1: ( ), (2.6) nach der ein Trend Xt vorliegt. Die Mann-Kendall-Statistik S berechnet sich nach: ( ) (2.7) mit xj und xk, den Datenwerten in den Jahren j und k, wobei j>k und sgn die Vorzeichenfunktion ist. ( ) { (2.8) Jeder Wert wird mit dem dazugehörigen jüngeren Wert in der Datenreihe verglichen. Bei einer Datenreihe der Länge n ergeben sich somit Wertepaare. Erhält man ein positives S, liegt ein steigender Trend vor, erhält man ein negatives S, liegt ein fallender Trend vor. S ist dabei standardnormalverteilt mit dem Erwartungswert und der Varianz (2.9) p ist dabei die Anzahl Gruppen gleicher Werte. Mit diesen Voraussetzungen kann geprüft werden, ob ein positiver oder negativer Trend signifikant von 0 abweicht. Dies

14 2 Werkzeuge/ statistische Grundlagen 5 wird mittels einer Zufallsgröße Z ermittelt. Die Teststatistik Z wird auf Signifikanz α mit Hilfe der Standard-Normalverteilung getestet und wie folgt berechnet: (2.10) { Der theoretisch maximal mögliche Wert für S tritt ein, wenn x1<x2<x3< <n. Dieser Wert D berechnet sich nach [ ] [ ] (2.11) Daraus lässt sich τ, der Anteil der tatsächlich beobachteten wachsenden bzw. fallenden Wertepaare (S) im Vergleich zu den absolut möglichen (D) mit berechnen. τ liegt also in den Grenzen -1 τ 1 Als Ergebnis des Mann-Kendall-Tests wird der p-wert ausgegeben. Dieser entspricht bei einem zweiseitigen Test der doppelten Wahrscheinlichkeit ein gleich großes bzw. gleich kleines oder größeres bzw. kleineres Z als das errechnete zu erhalten (je nachdem ob Z positiv oder negativ ist). Je größer p also ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese angenommen wird. Einfach gesagt bedeutet das, dass kein Trend vorliegt. (vgl. Abschlussbericht ExUS 2010 S.35f; vgl. Visual Sample Plan 2014) Als Schwellenwerte werden übereinstimmend zum t-test die p-werte <0,1 (= α=10% signifikant ), <0,05 (= α=5% stark signifikant ) und <0,2 (= α=20% Tendenz ) festgelegt.

15 2 Werkzeuge/ statistische Grundlagen Chi-Quadrat-Tests (χ²-test) Um die Signifikanz mittels des t-tests im Anschluss an die lineare Regression ermitteln zu können, wird eine Normalverteilung der Stichprobe vorausgesetzt. Daher müssen zunächst die vorliegenden Stichproben der Hauptwerte (Jahres-, Halbjahres-, Monatsniederschlagssummen, Kennwerte) auf ihre Normalverteilung geprüft werden. Diese Überprüfung erfolgt mit Hilfe des Chi-Quadrat-Tests. Der Chi-Quadrat-Test ist der wohl bekannteste Anpassungs- bzw. Verteilungstest. Er beruht auf einem Vergleich der aus einer Zufallsstichprobe gewonnenen empirischen Häufigkeitsverteilung mit der theoretisch erwarteten Verteilung, welche man aus der als wahr angenommenen Verteilungsfunktion F0(x) der Grundgesamtheit berechnet. (vgl. Papula 2911 S. 607ff) Dabei geht man wie folgt vor: zunächst wird die Stichprobe in Klassen (j) unterteilt und die dazugehörigen absoluten Klassenhäufigkeiten (nj) bestimmt, wobei n1+n2+n3+ +nk =n ist. Aus der als wahr angenommenen Verteilungsfunktion mit (2.12) xg xq sx Klassengrenze Mittelwert aller Werte der Stichprobe Standardabweichung der Stichprobe, kann die Unterschreitungswahrscheinlichkeit φ(η) an der Klassengrenze bei einer angenommenen Normalverteilung mit der Tabelle der Verteilungsfunktion der Standardnormalverteilung ermittelt werden. Die theoretische Summenhäufigkeit an den Klassengrenzen xg bei einer angenommenen Normalverteilung ergibt sich aus (2.13) Aus der Differenz der theoretischen Summenhäufigkeit an der oberen und unteren Klassengrenze lässt sich die Häufigkeit fj in einer Klasse bei einer angenommenen Normalverteilung berechnen. Daraus ergibt sich mit ( ) (2.14)

16 2 Werkzeuge/ statistische Grundlagen 7 die Summe der χ²-werte. Dies ist die Testgröße mit der der Tabellenwert χ²α;m verglichen werden muss. Ist die χ²-testgröße < χ²α;m, so kann die angenommene Verteilung (hier Normalverteilung) nicht widerlegt werden. Dabei müssen zunächst das Signifikanzniveau α und die Anzahl der Freiheitsgrade m festgelegt werden. Das Signifikanzniveau α gibt an, inwieweit die Unterschiede zwischen der Stichprobe und der angenommenen Verteilung signifikant (und nicht zufällig) sind. Die Freiheitsgrade m ergeben sich aus der Anzahl der Klassen jmax minus Anzahl der Parameter r minus 1: m=jmax-r-1, hier m=jmax-1-1 (vgl. Papula 2011 S. 607ff).

17 3 Untersuchungsgebiet 8 3 Untersuchungsgebiet Zur Städteregion Aachen zählen acht Städte und zwei Gemeinden. Sie erstreckt sich von der Stadt Baesweiler im Norden bis zur Stadt Monschau im Süden. Nach Köppen und Geiger lässt sich die Städteregion Aachen über die effektive Klimaklassifikation dem Typ Cfb zuordnen. Dabei steht C für warmgemäßigte Klimate, f beschreibt die Mengenverteilung der Niederschläge und zeigt an, dass eine ausgeprägte Trockenzeit fehlt und das Klima somit als vollfeucht betitelt werden kann. Durch den angefügten Buchstaben b wird eine weitere Differenzierung nach der Lufttemperatur vorgenommen. In der Städteregion gibt es warme Sommer, wobei die Mitteltemperatur des wärmsten Monats unter 22 C liegt und mindestens vier Monate eine Mitteltemperatur von wenigstens 10 C erreichen (vgl. Heyer 1998, S. 169ff). In dieser Arbeit wurden das Untersuchungsgebiet auf 3 Städte in der Städteregion Aachen begrenzt und erstreckt sich von Herzogenrath im Norden über Aachen bis nach Roetgen im Süden (siehe rot schraffierte Fläche in Abb. 1). Der nördliche Teil des Untersuchungsgebietes gehört geographisch zu den Bördenlandschaften der Niederrheinischen Bucht, wohingegen der südliche Teil zur Mittelgebirgslandschaft der Eifel zählt. Abbildung 1: Abgrenzung Städteregion Aachen Herzogenrath und Aachen liegen auf einer Höhe von 300 m ü. NHN. Roetgen liegt auf 450 m ü. NHN nördlich des Hohen Venns und der Eifel und ist daher auch als Tor zur Eifel bekannt. Ein weiterer klimatologisch sehr interessanter Aspekt ist die markante Talkessellage der Aachener Innenstadt. Dadurch kann es vor allem bei stabilen Hochdruckwetterlagen zu einer ungünstigen klimatischen und lufthygienischen Situation kommen, da die belastete Luft der Innenstadt kaum durch Frischluft ersetzt werden kann und es so auch zur Bildung einer Wärmeinsel kommen kann. In Bezug auf diesen Aspekt wäre eine Untersuchung zur Entwicklung einer möglichen Wärmeinsel hinsichtlich des Klimawandels in der Aachener Innenstadt anhand von Klimadaten höchst interessant. Auch wenn dieser Aspekt nicht Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist, so können die Ergebnisse sicherlich Einfluss auf eine solche Fragestellung haben.

18 4 Datengrundlage 9 4 Datengrundlage Auf der Suche nach repräsentativen und möglichst langjährigen Zeitreihen wurde der Datenakquisitionsbereich weiträumig um Aachen angesetzt. So gingen insgesamt 105 Stationen von Wegberg als nördliche Grenze über Elsdorf/ Erftkreis als östliche Grenze bis nach Dahlem-Schmidtheim als südliche Grenze in die Auswahl ein. Die politisch und administrativ gegebenen Grenzen zu Belgien und den Niederlanden steckten das Gebiet in westlicher Richtung ab (siehe Abb. 2). Abbildung 2: Datenakquisitionsbereich in AQUAZIS In dem oben genannten Gebiet wurden bei der Datenakquisition Zeitreihen des Landesamts für Natur, Umwelt und Verbraucherschutz NRW (LANUV NRW), des Deutschen Wetterdienstes (DWD) und des Wasserverbands Eifel-Rur (WVER) in die Vorauswahl eingebracht.

19 4 Datengrundlage 10 Aus den vorliegenden Zeitreihen sollen drei Stationen, eine im Aachener Raum, eine im Norden von Aachen und eine im Süden von Aachen, ausgewählt werden, wobei die Hauptentscheidungskriterien auf die Langjährigkeit, Vollständigkeit und die Lage der einzelnen Stationen festgelegt wurde. Neben Aachen im Zentrum des Untersuchungsgebietes sollen so die angrenzenden Regionen wie das Flachland im Norden und das Mittelgebirge im Süden ferner betrachtet werden. Die langjährigsten Daten findet man in Form von Tagessummenzeitreihen (Niederschlag) bzw. Tagesmittelwertzeitreihen (Lufttemperatur). Mit Hilfe dieser Tageswerte können nahezu alle geplanten Auswertungen durchgeführt werden. Für die Untersuchungen des Starkregenverhaltens kurzer Dauerstufen (< 1 Tag) werden kontinuierliche Daten benötigt. Die Auswertungen zum Phänomen Trockenstress werden anhand von Terminwerten ausgeführt. 4.1 Tagessummenzeitreihen und Terminwerte Die langjährigsten Tagessummenzeitreihen für das abgesteckte Gebiet konnten über das frei zugängliche Climate Data Center (CDC) des DWD übernommen werden. Zur Auswertung der Niederschlagsdaten wurden die Tageswerte der Stationen Aachen bzw. Aachen Orsbach, Herzogenrath und Roetgen Dreilägerbachtalsperre, herangezogen. Dabei wurden die Niederschlagszeitreihen der Stationen Herzogenrath und Roetgen Dreilägerbachtalsperre mit Zeitreihen des LANUV ergänzt, um Lücken, welche aus der Stilllegung der Stationen resultieren, füllen zu können (siehe Tab. 1). Bei der Auswahl der angefügten Zeitreihen des LANUV wurde sowohl auf die räumliche Vergleichbarkeit, als auch auf die Plausibilität der Daten Wert gelegt. Dennoch fanden sich Unterschiede in den gemessenen Niederschlagshöhen, welche höchstwahrscheinlich aus den unterschiedlichen Messtechniken resultieren. Die Tagessummen der DWD Stationen wurden mittels Niederschlagsmesser festgehalten, wohingegen an den Stationen des LANUV Niederschlagsschreiber verwendet werden. Bei einem Vergleich der Zeitreihen in den sich überschneidenden Bereichen konnten die Messunterschiede bei der Station Herzogenrath bzw. Niederbardenberg auf 5,36 % und bei der Station Roetgen Dreilägerbachtalsperre bzw. Roetgen N auf 12,07 % festgesetzt werden. Diese wurden mittels Excel aus den mittleren Abweichungen der Jahresniederschlagssummen gebildet ( Anhang A 1 S. 2, S. 4). Um die Daten nicht zu verfälschen, wurde auf den Einsatz eines Korrekturfaktors verzichtet und stattdessen an den entsprechenden Stationen eine Regressionsanalyse und berechnung durchgeführt. Die dazu verwendeten Zeitreihen sowie die daraus simulierten Tagessummenzeitreihen sind im Anhang A 1 S. 1, S. 3 grafisch dargestellt.

20 4 Datengrundlage 11 Nr. Station Name Quelle Tageswerte von bis / / / Aachen/ Aachen Orsbach Roetgen Dreilägerbachtalsperre ergänzt durch Roetgen N Herzogenrath ergänzt durch Niederbardenberg DWD DWD LANUV (c) DWD LANUV (c) *c =kontinuierliche Daten Tabelle 1: Auswahl Zeitreihen: Parameter Niederschlag (Tagessummenzeitreihen) Die Untersuchungen zu den klimatologischen Parametern Lufttemperatur und Verdunstung beschränkt sich auf die Station Aachen bzw. Aachen Orsbach. Zu Auswertungszwecken wurden hier folgende Zeitreihen genutzt: Nr. Station Name Quelle Parameter Werte von bis / Aachen/ Aachen Orsbach DWD Lufttemperatur, Tagesmittel Tabelle 2: Auswahl Zeitreihen: Parameter Lufttemperatur Um die Verdunstung nach Haude (siehe Kap. 8.1) berechnen zu können, wurden Lufttemperaturdaten in Form von Terminwerten benötigt. Daher kann dieser Parameter erst ab 1950 ausgewertet werden, da die Daten früher nur als Tageswerte erfasst wurden. Somit wurden alle Untersuchungen zum Phänomen des Trockenstresses ebenfalls für den Zeitraum ab 1950 durchgeführt. Nr. Station Name Quelle Parameter Werte von bis / Aachen/ Aachen Orsbach DWD Tabelle 3: Auswahl Zeitreihen: Phänomen Trockenstress Lufttemperatur, Terminwerte Luftfeuchte, Terminwerte

21 4 Datengrundlage Kontinuierliche Zeitreihen Um die Starkregenereignisse kurzer Dauerstufen auszuwerten, soll auf möglichst langjährige kontinuierliche Zeitreihen zurückgegriffen werden. Dazu wurde auf den Datenbestand des LANUV NRW zurückgegriffen. Da diese Daten aber oftmals lückenhaft sind, wurden sie durch kontinuierliche Zeitreihen des WVER ergänzt. Für die kontinuierlichen Messdaten sollen in die Auswertungen die Zeitreihen der Station Aachen Soers bzw. Soers_KA, Worm bzw. Worm_KA und Roetgen N eingehen. Die Zeitreihen des WVER konnten problemlos an die des LANUV angehängt werden. Da bei einem Vergleich der Niederschlagsmessungen keine Unterschiede in den Aufzeichnungen gefunden wurden, konnte auf eine Regressionsanalyse und berechnung verzichtet werden. Leider konnte eine Lücke vom bis zum in den Daten der Station Worm bzw. Worm_KA nicht gefüllt werden (siehe Tab. 4). Nr. Station Name Quelle Kontinuierliche Daten von / Aachen Soers ergänzt durch Soers KA LANUV bis WVER Roetgen LANUV Worm LANUV / ergänzt durch Worm KA WVER Tabelle 4: Auswahl Zeitreihen: Parameter: Niederschlag (kontinuierliche Zeitreihen) Das Verhalten der drei Stationen soll im Rahmen dieser Arbeit stellvertretend als Aussage für ihre jeweiligen Räume gewertet werden. Andere Stationen aus den jeweiligen Gebieten können natürlich zu abweichende Aussagen führen, was im Rahmen dieser Arbeit jedoch nicht untersucht wurde.

22 5 Anwendbarkeit des t-tests 13 5 Anwendbarkeit des t-tests Um die Signifikanz eines Trends nach dem t-test zu ermitteln, wird eine Normalverteilung der Stichprobe vorausgesetzt. Diese Prüfung wird in dieser Arbeit mittels des Chi-Quadrat-Tests (siehe Kap ) vorgenommen. Unter Verwendung der in Kapitel genannten mathematischen Beziehungen wurde in Microsoft Excel eine Tabelle generiert, um die Hauptwerte mit dem χ²-test auf ihre Normalverteilung zu prüfen. Die Tabellen inklusive der erstellten Klasseneinteilungen sind im Anhang A 2 S. 5ff dargestellt. Aufgrund der zeitlichen Begrenzung dieser Arbeit wurde auf die Prüfung aller Hauptwerte auf ihre Normalverteilung verzichtet. Im Einzelnen wurden exemplarisch die Jahres-, Halbjahressummen und die Niederschlagssummen im Monat Januar überprüft. Es wird vermutet, dass sich bei den restlichen Monatsniederschlagssummen, wie beim ausgewerteten Monat Januar (siehe Tab. 8), kein einheitliches Bild zeigt und kein Muster darin erkennbar ist, zu welchem Monat und welcher Station die H0-Hypothese abgelehnt bzw. nicht abgelehnt wird. Zusätzlich wurden die mittleren Jahreslufttemperaturen an der Station Aachen auf ihre Normalverteilung überprüft. Die Ergebnisse sind im Folgenden dargestellt: Normalverteilung der Jahresniederschlagssummen (WWJ) Station Χ²-Test Χ²α=0,05;m H0-Hypothese Tabelle 5: Ergebnisse χ²-tests: Jahresniederschlagssummen (WWJ) Normalverteilung der Halbjahresniederschlagssummen (Winter) Station Χ²-Test Χ²α=0,05;m H0-Hypothese Stichprobe Mittelwert Freiheitsgrade Aachen ,0 7 9,47 14,06 nicht abgelehnt Roetgen ,4 6 12,24 12,59 nicht abgelehnt Herzogenrath ,6 8 10,30 15,51 nicht abgelehnt Stichprobe Mittelwert Freiheitsgrade Aachen ,3 5 5,69 11,07 nicht abgelehnt Roetgen ,5 8 5,23 15,51 nicht abgelehnt Herzogenrath ,6 6 4,90 12,59 nicht abgelehnt Tabelle 6: Ergebnisse χ²-tests: Halbjahresniederschlagssummen (Winter)

23 5 Anwendbarkeit des t-tests 14 Normalverteilung der Halbjahresniederschlagssummen (Sommer) Station Χ²-Test Χ²α=0,05;m H0-Hypothese Tabelle 7: Ergebnisse χ²-tests: Halbjahresniederschlagssummen (Sommer) Normalverteilung der Niederschlagssummen im Januar Station Χ²-Test Χ²α=0,05;m H0-Hypothese Tabelle 8: Ergebnisse χ²-tests: Monatsniederschlagssummen (Januar) Normalverteilung der mittlere Jahrestemperatur (WWJ) Station Stichprobe Mittelwert Freiheitsgrade Aachen ,8 6 8,80 12,59 nicht abgelehnt Roetgen ,7 8 13,25 15,51 nicht abgelehnt Herzogenrath ,3 6 6,68 12,59 nicht abgelehnt Stichprobe Mittelwert Freiheitsgrade Aachen , ,88 18,31 abgelehnt Roetgen ,5 7 22,30 14,06 abgelehnt Herzogenrath 81 68,6 6 10,06 12,59 nicht abgelehnt Stichprobe Mittelwert Freiheitsgrade Χ²-Test Χ²α=0,05;m H0-Hypothese Aachen 107 9,92 C 8 3,35 12,59 nicht abgelehnt Tabelle 9: Ergebnis χ²-test: mittlere Jahrestemperatur (WWJ) Bei nahezu allen überprüften Hauptwerten konnte die H0-Hypothese nicht abgelehnt und die angenommene Normalverteilung somit bestätigt werden. Eine Prüfung der Signifikanz über den t-test ist in den meisten Fällen also zulässig. Entsprechend der oben angenommenen Vermutung fielen beim Vergleich der Ergebnisse aus dem t-test und dem Mann-Kendall-Test einige Unterschiede auf, die darauf schließen lassen, dass die Niederschlagssummen der einzelnen Monate teilweise nicht normalverteilt sind. Diese Aussage ist jedoch sehr eingeschränkt, da ein Vergleich der beiden mathematischen Methoden erst ab einer Signifikanz von mindestens 80% möglich ist, da der t-test maximal für α=20% getestet wurde. Somit kann für alle Monatssummen, die bei keinem der beiden Trendtests ein Signifikanzmaß von mindestens 80% aufweisen, nicht rückwirkend festgestellt werden, ob eine Normalverteilung vorliegt. Daher werden hier die Ergebnisse des Mann-Kendall-Testes herangezogen.

24 6 Ergebnisse Niederschlag 15 6 Ergebnisse Niederschlag Im folgenden Kapitel werden die Ergebnisse verschiedener Auswertungen zum Parameter Niederschlag vorgestellt. Dabei wurden neben Auswertungen zu Starkregenereignissen (Kap. 6.5) oder statistischen Regenhöhen (Kap. 6.6), welche den wohl größten Stellenwert für wasserwirtschaftliche Fragestellungen haben, auch grundlegende Kenngrößen, wie die jährliche Niederschlagshöhe (Kap. 6.1) oder monatliche Niederschlagshöhen (Kap. 6.3) einer Trendanalyse unterzogen. Die Auswertung wurde für folgende Zeitfenster durchgeführt: Zeitraum WWJ Zeitraum WWJ (für den Standort Aachen) (zum Vergleich des Trendverhaltens der 3 Standorte Aachen, Herzogenrath und Roetgen) 6.1 Jahresniederschlagssummen Die Jahresniederschlagsmenge ist ein grundlegender Parameter der Wasserwirtschaft. Oftmals werden bei Planungen von Deponien oder anderen baulichen Einrichtungen auf die Karten des hydrologischen Atlas zurückgegriffen, um daraus die jährliche Niederschlagsmenge abschätzen zu können. Sie wird beispielsweise benötigt, um Anlagenteile für die Sickerwasserableitung auf Deponien dimensionieren zu können. Bei Betrachtung der Trendanalysen der Jahressummen fällt auf, dass sehr unterschiedliche Trendaussagen getroffen werden, je nachdem welches Zeitfenster ausgewertet wird. Dies soll die folgende Abbildung der mittleren Jahresniederschlagssummen je Dekade am Beispiel der trockenen Dekade veranschaulichen. Betrachtet man einen Zeitraum, der mit den 70ern beginnt, so werden sich ausschließlich positive Trends einstellen. Führt man aber eine Trendanalyse für ein Zeitfenster, der mit den 70ern endet, durch, so werden negative Trends ermittelt. Abbildung 3: mittlere Jahressummen je Station und Dekade

25 6 Ergebnisse Niederschlag 16 Für den Betrachtungszeitraum von zeigt sich für die Station Aachen ein sehr schwacher negativer Trend (-0,0050 mm/jahr) ( Anhang A 3 S. 27), wohingegen für den Betrachtungszeitraum von ausschließlich positive Trends ( Anhang A 3 S. 28) ermittelt wurden. Die Steigungen der Trendgeraden liegen hier nach dem Verfahren der linearen Regression je nach Station zwischen 0,2171 mm/jahr und 1,2386 mm/jahr ( Anhang A 3 S. 28ff). Die Zunahme um 1,2368 mm/ Jahr an der Station Herzogenrath entspricht über 100 mm seit Die Signifikanz der positiven Trendentwicklung im Betrachtungszeitraum von konnte lediglich an der Station Herzogenrath für α=10 % festgestellt werden. Nach Mann-Kendall ist der ermittelte Trend zu 95 % signifikant und die Entwicklung ist somit äußerst signifikant (siehe Tab. 10). Die ermittelten Trends und statistischen Signifikanzen sind im Einzelnen der Tabelle im Anhang A 3 S. 31 zu entnehmen. Trendentwicklungen der Jahresniederschlagssummen (WWJ) Station Trend Signifikanz mm/a mm seit 1891 nach Mann-Kendall Trend mm/a mm seit 1931 Signifikanz nach Mann-Kendall Aachen -0,0050-0,6 9 % 0, ,5 51 % Roetgen 0, ,0 20 % Herzogenrath 1, ,6 95 % Tabelle 10: Trendentwicklungen der Jahresniederschlagssummen (WWJ) 6.2 Halbjahresniederschlagssummen Zunächst mag es so scheinen, als ob eine mögliche Veränderung der Halbjahresniederschlagssummen kaum gravierende Folgen für die Bevölkerung haben kann und keine Notwendigkeit für Anpassungsstrategien besteht. Im Gegensatz zu Starkregenereignissen sind die Folgen hier nicht auf den ersten Blick sichtbar. Die Trendanalysen der Halbjahreswerte wurden durchgeführt, um eventuelle Verschiebungen der Niederschlagssummen im Jahresverlauf aufzudecken. Dies ist zu vermuten, wenn die Halbjahressummen gegenläufige Trends aufweisen. Für den europäischen Raum wird ein Anstieg der winterlichen Niederschläge bei gleichzeitiger Abnahme der Sommerniederschläge vorhergesagt. Bedingt durch erhöhte Lufttemperaturen würde der Niederschlag im Winterhalbjahr nicht in Form von Schnee, sondern in Form von Regen fallen, sodass dieser auch direkt zum Abfluss käme. Bei gleichzeitig trockeneren Sommern käme es daher zu einer Verschiebung des Wasserangebotes im Jahresverlauf. Aachen hat aufgrund seiner vielen Stauseen in der direkten Umgebung diesbezüglich eine recht komfortable Lage, da die Talsperrenbetreiber durch eine strategisch kluge Steuerung der Bewirtschaftungspläne auf Änderungen der Niederschlagsverhältnisse eingehen können.

26 6 Ergebnisse Niederschlag 17 Anhand der hier ausgewerteten Daten, kann die oben genannte Vorhersage nicht bestätigt werden. Seit 1891 wurde in Aachen sowohl ein Rückgang der Niederschlagssummen im Winterhalbjahr als auch im Sommerhalbjahr beobachtet, wobei beide Trends nicht signifikant sind (Signifikanzniveau von 10%-16%) ( Anhang A 3 S. 27). Betrachtet man den Zeitraum ab 1931, so sind an allen untersuchten Stationen positive Trends zu beobachten ( Anhang A 3 S. 28ff). Die größte Steigerung erfolgt in den Winterhalbjahren am Standort Herzogenrath mit einer Zunahme der Niederschlagsmenge von 0,8547 mm/jahr, was einem Anstieg um 70,9 mm seit 1931 entspricht ( Anhang A 3 S. 30). Die Signifikanz ist mit Ausnahme des Winterhalbjahrestrends von Herzogenrath (Signifikanzniveau von 90%) für alle ermittelten Trends gering (Signifikanzniveau von 10%-60%) (siehe Tab. 11 & Tab. 12). Die Werte sind im Einzelnen dem Anhang A 3 S. 31 zu entnehmen. Trendentwicklungen der Halbjahresniederschlagssummen (Winter) Station Trend Signifikanz mm/a mm seit 1891 nach Mann-Kendall Trend mm/a mm seit 1931 Signifikanz nach Mann-Kendall Aachen -0,0526-6,5 16 % 0,1187 9,8 26 % Roetgen 0, ,3 17 % Herzogenrath 0, ,9 90 % Tabelle 11: Trendentwicklungen der Halbjahresniederschlagssummen (Winter) Trendentwicklungen der Halbjahresniederschlagssummen (Sommer) Station Trend Signifikanz mm/a mm seit 1891 nach Mann-Kendall Trend mm/a mm seit 1931 Signifikanz nach Mann-Kendall Aachen -0,0034-0,4 10 % 0, ,8 44 % Roetgen 0, ,0 48 % Herzogenrath 0, ,7 60 % Tabelle 12: Trendentwicklungen der Halbjahresniederschlagssummen (Sommer)

27 6 Ergebnisse Niederschlag Monatsniederschlagssummen Ähnlich wie bei der Auswertung der Halbjahressummen, sollen auch bei der Auswertung der Monatssummen mögliche Verschiebungen des Jahreszyklus aufgedeckt werden. Betrachtet man den Zeitraum ab 1891 an der Station Aachen, so kann lediglich in einem von 12 Monaten ein signifikanter Trend beobachtet werden (April: Abnahme um -0,1431 mm/jahr; Signifikanzniveau von 90%) ( Anhang A 4 S. 32ff). Dies stellt gleichzeitig die größte Entwicklung mit einer Abnahme um -17,6mm seit 1891 dar. Für die Hälfte der Monate konnte keine starke Veränderung der Monatsniederschlagssummen festgestellt werden (siehe Tab. 13). In der folgenden Abbildung sind die Monatstrends für den Zeitraum für den Standort Aachen mit ihrer jeweiligen Signifikanz (Hintergrundfärbung) dargestellt. Station J F M A M J J A S O N D Aachen ab 1891 Abbildung 4: Monatstrends für den Zeitraum und ihre Signifikanz (Hintergrundfärbung) Trend Signifikanz 0.1 mm/a 95% 0.05 mm/a 90% > mm/a < 0.05 mm/a 80% mm/a < 80% blau = steigender Trend mm/a rot = fallender Trend

28 6 Ergebnisse Niederschlag 19 Trendentwicklungen der Monatsniederschlagssummen an der Station Aachen Monat Trend Signifikanz nach mm/a mm seit 1891 Mann-Kendall Januar -0,0060-0,7 48 % Februar 0,0187 2,3 36 % März -0,0417-5,1 34 % April -0, ,6 90 % Mai 0, ,7 69 % Juni -0,0373-4,6 26 % Juli -0,0263-3,2 40 % August 0,0702 8,6 22 % September -0,0558-6,9 59 % Oktober -0,0499-6,1 35 % November 0,0302 3,7 55 % Dezember 0, ,8 42 % Tabelle 13: Trendentwicklungen der Monatsniederschlagssummen (Aachen ab 1891) Beim Vergleich der drei Stationen zeigen sich sehr unterschiedliche Entwicklungen. Einige Monate stechen durch ein einheitliches Verhalten heraus, wohingegen in manchen Monaten auch gegenläufige Trends vorzufinden sind. In der folgenden Abbildung sind die Monatstrends für den Zeitraum für die drei Standorte Aachen, Herzogenrath und Roetgen mit ihrer jeweiligen Signifikanz (Hintergrundfärbung) dargestellt. Station J F M A M J J A S O N D Aachen Roetgen Herzogenrath Abbildung 5: Monatstrends für den Zeitraum und ihre Signifikanz (Hintergrundfärbung) Trend Signifikanz 0.1 mm/a 95% 0.05 mm/a 90% > mm/a < 0.05 mm/a 80% mm/a < 80% blau = steigender Trend mm/a rot = fallender Trend

29 6 Ergebnisse Niederschlag 20 Bei der Trendanalyse der Monatsniederschlagssummen stechen die Monate März, April und Dezember durch einheitliche Entwicklungen an den drei Standorten und hohe Signifikanzen ihres Trendverhaltens heraus. Im März sind Trends zwischen 0,1553 mm/jahr und 0,2668 mm/jahr (Signifikanzniveaus von 76%-96%) zu verzeichnen (siehe Tab. 14). Die Zunahme um 0,2668 mm/jahr an der Station Herzogenrath entspricht insgesamt 22 mm seit Im Monat April nimmt der monatliche Niederschlag zwischen -0,2540 mm/jahr und -0,5116 mm/jahr auf hohen Signifikanzniveaus zwischen 87%-98% ab, wobei die stärkste Abnahme um -0,5116 mm/jahr in Roetgen ermittelt wurde. Das entspricht 42 mm seit Im Dezember wird eine Zunahme der monatlichen Niederschlagsmenge zwischen 0,2763 mm/jahr und 0,4087 mm/jahr festgestellt (Signifikanzniveau von 84%-99%) (siehe Tab. 14). Die größte Zunahme mit 0,4087 mm/jahr, was 34 mm seit 1931 entspricht, findet man dabei in Herzogenrath. In den übrigen Monaten zeigen die Trendentwicklungen der einzelnen Standorte unterschiedliches Verhalten. Es kann für die meisten Trends keine Signifikanz nachgewiesen werden (Signifikanzniveau von <80%). Detailliert können die Trend-entwicklungen den Reporten im Anhang A 4 S. 35ff oder den zusammenfassenden Tabellen im Anhang A 4 S. 44ff entnommen werden. Trendentwicklungen der Monatsniederschlagssummen Monat Aachen Roetgen Herzogenrath mm/a mm seit 1931 Signifikanz Trend mm/a mm seit 1931 Signifikanz Trend mm/a mm seit 1931 Signifikanz Jan -0, ,6 57 % -0,0905-7,5 33 % 0,0506 4,2 26 % Feb 0,0803 6,7 61 % 0, ,7 64 % 0, ,8 91 % Mär 0, ,9 76 % 0, ,9 81 % 0, ,1 96 % Apr -0, ,2 98 % -0, ,5 96 % -0, ,1 87 % Mai 0,0507 4,2 10 % 0, ,6 61 % 0,1123 9,3 41 % Jun 0,0034 0,3 18 % -0,0849 7,0 4 % 0, ,1 72 % Jul 0,1158 9,6 25 % 0,0787 6,5 4 % 0, ,7 24 % Aug 0,0728 6,0 32 % 0, ,6 44 % 0, ,3 18 % Sep 0,0246 2,0 26 % 0,0866 7,2 28 % -0,0712-5,9 80 % Okt 0,0427 3,5 41 % -0, ,0 31 % 0,0524 4,3 40 % Nov -0,0593-4,9 9 % -0, ,7 15 % 0,0815 6,8 60 % Dez 0, ,9 88 % 0, ,7 84 % 0, ,9 99 % Tabelle 14: Trendentwicklungen der Monatsniederschlagssummen ab 1931

30 6 Ergebnisse Niederschlag 21 Ebenso wie bei den Auswertungen zu den Halbjahresniederschlagssummen kann auch aus den Ergebnissen der Untersuchungen der Monatsniederschlagssummen keine präzise Verschiebung des Jahreszyklus verifiziert werden, erkennbare Änderungen sind jedoch nicht bestreitbar. Die Bewirtschaftungspläne für die Talsperren in der Städteregion Aachen müssen ggfs. an diese veränderten Bedingungen angepasst werden. Innerhalb der Wintermonate sollen die Wasserspeicher der Talsperren gefüllt werden, damit mit dem gespeicherten Wasservolumen Defizite im Sommer ausgeglichen werden können. Steigende Niederschläge (Dezember, Februar und März) begünstigen diesen Vorgang. Sinkende Niederschläge hingegen (November, Januar und April) erschweren ihn. Aufgrund der starken Abnahme an Niederschlägen im April (in Aachen über 30 mm seit 1931, in Roetgen über 40 mm seit 1931), müssen die Speicher bereits im März größtenteils gefüllt sein. Gleichzeitig muss aber genug Puffer vorhanden sein, um die Bevölkerung vor Hochwasser zu schützen, falls Starkregenereignisse bei vollgefüllten Speichern eintreten. Neben den veränderten Monatsniederschlagssummen müssen dabei auch die Entwicklungen der Lufttemperatur und Verdunstung miteinbezogen werden, daher ist eine konkrete Strategie zur Änderung der Bewirtschaftungspläne nicht alleine anhand der Monatsniederschlagssummen möglich. Auch für die Landwirtschaft haben die veränderten Niederschlagsverhältnisse Folgen. Geringe Niederschläge im April führen dazu, dass die Dünger nicht ihre volle Wirkung entfalten können, da das Wasser nicht weit genug in die Erde eindringt. Als Konsequenz leidet das Getreide an Nährstoffmangel und ist anfälliger für Krankheiten und Schädlingsbefall. Durch eine strategisch günstige Planung, kann dies aber vermieden werden. Da nur geringe Änderungen in den Jahresniederschlagssummen festgestellt wurden, kann überschüssiges Wasser gespeichert und in niederschlagsarmen Monaten zur künstlichen Bewässerung genutzt werden, sodass die Defizite im April ausgeglichen sind.

31 6 Ergebnisse Niederschlag Kennwerte Mit der Untersuchung der Kennwerte Anzahl Tage 0,1 mm/tag Anzahl Tage > 10 mm/tag Anzahl Tage > 20 mm/tag Anzahl Tage > 30mm/Tag soll festgestellt werden, ob sich möglicherweise die zeitliche Niederschlagsverteilung verändert hat. Es wurden der Zeitraum ab 1891 (Wasserwirtschaftsjahr ) am Standort Aachen und der Zeitraum ab 1931 (Wasserwirtschaftsjahr ) an allen drei Stationen zum Vergleich der drei Standorte untersucht Anzahl der Tage mit weniger als 0,1 mm/ Tag Zeitraum WWJ Betrachtet man den Zeitraum ab 1891 an der Station Aachen, so wird für die letzten 123 Jahre ein negativer Trend für die Entwicklung der Anzahl der Trockentage pro Jahr festgestellt. In Aachen wurden seit 1891 im Mittel 183 Trockentage pro Jahr verzeichnet. Im Winterhalbjahr wird ein Rückgang um -0,0033 d/jahr und im Sommerhalbjahr um -0,0215 d/jahr beobachtet. Im gesamten Wasserwirtschaftsjahr geht die Anzahl der Trockentage um -0,0008 d/jahr ( Anhang A 5 S. 48) zurück, was seit Beginn der Aufzeichnungen in Aachen 1891, also in 123 Jahren, noch nicht einmal einem Tag entspricht (siehe Tab. 15). Keinem Trend konnte durch einen der statistischen Tests eine hohe Signifikanz oder auch nur eine Tendenz zugesprochen werden. Die Signifikanz liegt nach Mann-Kendall je nach Auswertungszeitraum (Jahr/Halbjahr) zwischen 17-47% ( Anhang A 5 S. 52).

32 6 Ergebnisse Niederschlag 23 Zeitraum WWJ Im Zeitraum von zeigt sich an den Stationen Aachen und Herzogenrath bezüglich der Anzahl der Tage mit weniger als 0,1 mm Tagesniederschlagssummen ein sehr differenziertes Bild. Sowohl in Aachen, als auch in Herzogenrath nehmen die Tage mit weniger als 0,1 mm Niederschlag im Winter zu (0,0006 d/jahr bzw. 0,0612 d/jahr) und im Sommer ab (-0,0314 d/jahr bzw. -0,0044 d/jahr) ( Anhang A 5 S. 49, S. 51). Eine Signifikanz ist in diesen Trendverhalten jedoch nicht erkennbar (Signifikanzniveaus von 13%-48%). Lediglich an der Station Roetgen ist ein einheitlicher Trend erkennbar. Hier nimmt die Anzahl der Trockentage im Wasserwirtschaftsjahr um - 0,1481 d/jahr (Signifikanzniveau von 84%) ab. Wobei in den Wintermonaten ein höherer Rückgang (-0,1226 d/jahr) als in den Sommermonaten (-0,0789 d/jahr) zu beobachten ist (siehe Tab. 15). An allen drei Standorten ist ein Rückgang der Trockentage im Sommerhalbjahr registriert worden. Detailliert sind die Trendentwicklungen den Reporten im Anhang A 5 S. 49ff oder der zusammenfassenden Tabelle im Anhang A 5 S. 52 zu entnehmen. Hier muss das Ergebnis des Mann-Kendall-Tests herangezogen werden, da offensichtlich keine Normalverteilung der Stichprobe (zumindest an der Station Roetgen) vorliegt. Der Mann-Kendall-Test ergibt für das Sommerhalbjahr beispielsweise eine Signifikanz von 64%, während der T-Test für α=20% positiv ist. Das heißt nach dem T-Test ist der Trend zu 80%-89% signifikant. Dieses gegensätzliche Verhalten der beiden statistischen Trendtests ist ebenfalls im Winterhalbjahr und im gesamten Wasserwirtschaftsjahr zu beobachten. Trendentwicklungen der Tage mit weniger als 0,1 mm Niederschlag im WWJ Station Trend Signifikanz d/a d seit 1891 nach Mann-Kendall Trend d/a d seit 1931 Signifikanz nach Mann-Kendall Aachen -0,0008-0,1 27 % -0,0308-2,6 3 % Roetgen -0, ,3 84 % Herzogenrath 0, ,3 51 % Tabelle 15: Trendentwicklungen der Tage mit weniger als 0,1 mm Niederschlag (WWJ)

33 6 Ergebnisse Niederschlag Anzahl der Tage mit mehr als 10 mm/tag Zeitraum WWJ Am Standort Aachen wird für die letzten 123 Jahre eine Zunahme der Anzahl der Tage mit mehr als 10 mm Niederschlag festgestellt. Die Zunahme im gesamten Wasserwirtschaftsjahr beträgt 0,0114 d/jahr ( Anhang A 5 S. 53), was auf den Zeitraum von 123 Jahren betrachtet, 1,4 Tagen entspricht. Im Mittel wurden in Aachen seit Tage > 10 mm pro Jahr gemessen. Insgesamt ist die Entwicklung dieses Kennwertes sehr gering (Steigerung um 6,7 %) und nach den statistischen Tests nicht signifikant (Signifikanzniveaus von 17%-26%). Zeitraum WWJ Für den Standort Aachen ergibt sich für den Zeitraum ab 1931 dasselbe Bild wie oben beschrieben. Auffällig ist dabei eine Steigerung des Trends im Sommerhalbjahr von 0,0022 d/jahr auf 0,0087 d/jahr (siehe Tab. 16). Zudem sind die Signifikanzniveaus auf 29%-34% gestiegen. An den anderen beiden Stationen ist im gesamten Wasserwirtschaftsjahr sowie ebenfalls im Winterhalbjahr eine Zunahme der Tage mit mehr als 10 mm Niederschlag wahrgenommen worden. Im Sommerhalbjahr nehmen die Tage mit mehr als 10 mm Niederschlag in Roetgen und Herzogenrath leicht ab (- 0,0030 d/jahr bis - 0,0163 d/jahr) (siehe Tab. 16). Detailliert sind die Trendentwicklungen den Reporten im Anhang A 5 S. 54ff oder der zusammenfassenden Tabelle im Anhang A 5 S. 57 zu entnehmen. Trendentwicklungen der Tage mit mehr als 10 mm Niederschlag im Sommerhalbjahr Station Trend Signifikanz d/a d seit 1891 nach Mann-Kendall Trend d/a d seit 1931 Signifikanz nach Mann-Kendall Aachen 0,0022 0,3 17 % 0,0087 0,7 34 % Roetgen -0,0030-0,2 16 % Herzogenrath -0,0163-1,4 60 % Tabelle 16: Trendentwicklungen der Tage mit mehr als 10 mm Niederschlag (Sommerhalbjahr)

34 6 Ergebnisse Niederschlag Anzahl der Tage mit mehr als 20 mm/tag Zeitraum WWJ Im Winterhalbjahr hat die Anzahl der Tage mit mehr als 20 mm Niederschlag in Aachen seit 1891 um -0,0034 d/jahr abgenommen (siehe Tab. 17). Mit Hilfe des Mann- Kendall-Tests wurde für diesen Trend eine Signifikanz von 81% festgestellt, sodass man hier von einer Tendenz sprechen kann. In Aachen wurden seit 1891 im Mittel 4 Tage > 20 mm pro Jahr verzeichnet. Im Sommerhalbjahr wird zwar eine leichte Zunahme von Tagen mit mehr als 20 mm Niederschlags aufgezeichnet, der Trend für das gesamte Wasserwirtschaftsjahr ist dennoch negativ, da die Abnahme im Winterhalbjahr überwiegt ( Anhang A 5 S.58). Zeitraum WWJ Bei der Anzahl der Tage mit mehr als 20mm Niederschlagssumme kann man tendenziell von einer Abnahme im Winterhalbjahr und von einer Zunahme im Sommerhalbjahr ausgehen. Für das Winterhalbjahr sind die Steigungen der Trendgeraden an allen Stationen negativ (siehe Tab. 17), wohingegen die Steigungen für das Sommerhalbjahr durchweg positiv sind (siehe Tab. 18). Die über den Mann- Kendall-Test berechnete Signifikanz liegt je nach Station zwischen 0-84%. Die Ergebnisse für das gesamte Wasserwirtschaftsjahr sind aufgrund dieser gegenläufigen Trends je nach Station unterschiedlich ( Anhang A 5 S. 62). Detailliert sind die Trendentwicklungen den Reporten im Anhang A 5 S. 59ff oder der zusammenfassenden Tabelle im Anhang A 5 S. 62 zu entnehmen. Trendentwicklungen der Tage mit mehr als 20 mm Niederschlag im Winterhalbjahr Station Trend Signifikanz d/a d seit 1891 nach Mann-Kendall Trend d/a d seit 1931 Signifikanz nach Mann-Kendall Aachen -0,0034 0,4 81 % -0,0066 0,5 61 % Roetgen -0,0124 1,0 72 % Herzogenrath -0,0025 0,2 0 % Tabelle 17: Trendentwicklungen der Tage mit mehr als 20 mm Niederschlag (Winterhalbjahr) Trendentwicklungen der Tage mit mehr als 20 mm Niederschlag im Sommerhalbjahr Station Trend Signifikanz d/a d seit 1891 nach Mann-Kendall Trend d/a d seit 1931 Signifikanz nach Mann-Kendall Aachen 0,0017 0,2 26 % 0,0102 0,8 48 % Roetgen 0,0049 0,4 28 % Herzogenrath 0,0120 1,0 84 % Tabelle 18: Trendentwicklungen der Tage mit mehr als 20 mm Niederschlag (Sommerhalbjahr)

35 6 Ergebnisse Niederschlag Anzahl der Tage mit mehr als 30 mm/tag Nach KOSTRA DWD 2000 tritt in Aachen zweimal jährlich ein Regenereignis mit 29,6 mm Niederschlag bei einer Dauerstufe von 1 Tag auf. Für Herzogenrath liegt dieser Wert ebenfalls bei 29,6 mm und für Roetgen bei 35,2 mm. Teilweise sprechen Fachleute ab einer Jährlichkeit von 0,5 a von Starkregenereignissen, sodass zumindest die Tage > 30 mm/tag in Aachen und Herzogenrath als Starkregenereignisse gelten. Dadurch gewinnt dieser Kennwert an gehobener Bedeutung für die Wasserwirtschaft. Zeitraum WWJ Betrachtet man den Zeitraum ab 1891, so fand in den letzten 123 Jahren in Aachen kaum eine Entwicklung bezüglich der Tage mit mehr als 30 mm Niederschlag statt. Im Mittel gibt es seit 1891 einen Tag > 30 mm pro Jahr. Im Winterhalbjahr wird eine Zunahme von 0,0005 d/jahr festgestellt und im Sommer eine Abnahme um -0,0009 d/jahr ( Anhang A 5 S. 63). Diese Entwicklung entspricht einer Gesamtabnahme um -9,6% seit Die Signifikanzniveaus betragen 2%-27% und sind im Einzelnen der Tabelle im Anhang A 5 S. 67 zu entnehmen. Zeitraum WWJ Auch für den Zeitraum ab 1931 wurden kaum Veränderungen festgestellt. Die festgestellten Trends liegen zwischen 0,0099 d/jahr und 0,0019 d/jahr ( Anhang A 5 S. 64ff). Dabei konnte lediglich dem negativen Trend von 0,0099 d/jahr im Winterhalbjahr an der Station Roetgen Signifikanz festgestellt werden (81%) ( Anhang A 5 S. 67) Fazit/ Interpretation Für die untersuchten Kennwerte konnten überwiegend keine Tendenzen mit signifikanten Aussagen bezüglich einer Entwicklung festgestellt werden. Nur vereinzelt sind die Trends signifikant. Insgesamt sind die Entwicklungen sehr gering, zeigen jedoch regionale Unterschiede der Entwicklung für die Jahres- und Halbjahreswerte. Die Beobachtungen sind hier allein schon aus diesem Grund fortzuführen.

36 6 Ergebnisse Niederschlag Auswertung der partiellen Serien Im letzten Jahr kam es vermehrt zu Starkregenereignissen in Nordrhein-Westfalen. Unvergessen sind dabei Starkregenereignisse wie am 21. Juli in Düsseldorf oder am 28. Juli in Münster. Aber auch in der Städteregion Aachen wurden einige außergewöhnliche Starkniederschlagsereignisse aufgezeichnet, wenn auch nicht mit derart dramatischen Ausmaßen. Starkregenangaben gehören zu den wichtigsten Planungskenngrößen in der wasserwirtschaftlichen und wasserbaulichen Praxis. Sie werden beispielsweise bei der Dimensionierung von Wasserbauwerken oder der Bemessung von Regenentwässerungssystemen als Ausgangsparameter benötigt. (vgl. DWA-A 531 Vorwort 2009) Für den Fall, dass die Starkregenereignisse sich in Folge des Klimawandels in ihrer Auftretenshäufigkeit und Intensität steigern, müssten also langfristige Adaptationsstrategien entwickelt werden, um den klimatischen Veränderungen gerecht werden zu können. Daher ist für Betreiber wasserbaulicher Anlagen und Stadtentwässerungsbetriebe eine Kenntnis über die Entwicklung von Starkregenereignissen besonders wichtig, um die Bevölkerung vor Überflutungen schützen zu können. Im Folgenden wurden die partiellen Serien für die Dauerstufen 15 min, 60 min, 1d und 6d sowohl in Bezug auf die Auftretenshäufigkeiten von Extremwerten in einzelnen Jahren als auch auf die mittleren Extremwerte in diesen Jahren überprüft. Vor der statistischen Auswertung wurden die partiellen Serien visuell auf Inhomogenität in der Zeit untersucht, indem die Messdaten auf Ausreißer überprüft wurden. Die Auswertungen für die Dauerstufen 1 Tag und 6 Tage konnten mit den Tagessummenreihen durchgeführt werden, für die langjährige Beobachtungsreihen zur Verfügung stehen. Nicht zufriedenstellend ist die Tatsache, dass kontinuierliche Zeitreihen zum Auswerten der Dauerstufen < 1 Tag erst ab 1980 vorliegen. So wurden für die Dauerstufen 15 Minuten und 60 Minuten die Wasserwirtschaftsjahre untersucht, während für die Dauerstufen 1 Tag und 6 Tage Daten für die Wasserwirtschaftsjahre in die Untersuchungen miteinbezogen wurden. Aufgrund dieser unterschiedlichen Zeitfenster können die Ergebnisse nicht miteinander verglichen werden. Die partiellen Serien wurden mit einem Erwartungswert von 2,71 Ereignissen/Jahr erstellt.

37 6 Ergebnisse Niederschlag Dauerstufe 15 Minuten Die Dauerstufe 15 Minuten ist von kurzen Starkregen geprägt, allerdings reagieren die Daten auch sehr empfindlich auf unterschiedliche Messverfahren. (Abschlussbericht ExUS 2010 S.128) Die Auswertung zeigt für den Zeitraum bei allen drei Stationen einen deutlichen Anstieg der Anzahl der Ereignisse (siehe Abb. 6). Hierbei ist allerdings zu berücksichtigen, dass sich die Messtechnik im Auswertungszeitraum zwei Mal verändert hat. Zunächst konnten die Niederschlagsmengen aufgrund der Umstellung auf Wippengeräte Anfang der 90er Jahre genauer erfasst werden. Eine weitere Optimierung der Messtechnik fand im Jahr 2000 statt, als durch die Einführung von Wägegeräten hochaufgelöste Kurzniederschläge zuverlässiger erfasst werden konnten. Bei der Entwicklung der mittleren Höhe von Starkregenereignissen zeigen die drei untersuchten Stationen ein unterschiedliches Trendverhalten (siehe Abb. 7). Während die mittlere Höhe von Starkregenereignissen in Herzogenrath in etwa gleich bleibt (+4%), nimmt sie in Aachen seit 1981 um ca. 1,5 mm ab (entspricht -15%) und in Roetgen um 3,5 mm zu (entspricht 50%). Die Werte der partiellen Serien sowie Darstellungen der Ergebnisse in Diagrammen zu D= 15 Minuten können dem Anhang A 6 S. 68ff entnommen werden. Abbildung 6: mittlere Anzahl von Starkregenereignissen pro Jahr für D=15 min je Station

38 6 Ergebnisse Niederschlag 29 Abbildung 7: mittlere Höhe von Starkregenereignissen pro Jahr für D=15 min je Station Dauerstufe 60 Minuten Die Dauerstufe 60 Minuten ist zwar immer noch von kurzen Starkregen geprägt, jedoch haben die Umstellungen auf aktuelle Messverfahren hier kaum noch einen Einfluss. (vgl. Abschlussbericht ExUS 2010 S.130) Die Auswertung zeigt einen deutlichen Anstieg der Auftretenshäufigkeit von Starkregenereignissen an der Station Roetgen von 2,2 auf 3,7 Ereignisse pro Jahr (entspricht einer Zunahme um 68%). An den anderen beiden Stationen werden entgegen dieser Feststellung fallende Trends beobachtet, wobei die Abnahme in Aachen mit -20% größer ist, als die in Herzogenrath mit -11% (siehe Abb. 8). Derselbe Sachverhalt ist ebenfalls bei der mittleren Höhe von Starkregenereignissen aufgetreten (siehe Abb. 9). Die mittlere Niederschlagshöhe an der Station Roetgen steigt von 14 mm auf 21 mm an, sodass hieraus ein Anstieg von 50% resultiert. Die Werte der partiellen Serien sowie Darstellungen der Ergebnisse in Diagrammen zu D= 60 Minuten können dem Anhang A 6 S. 75ff entnommen werden.

39 6 Ergebnisse Niederschlag 30 Abbildung 8: mittlere Anzahl von Starkregenereignissen pro Jahr für D=60min je Station Abbildung 9: mittlere Höhe von Starkregenereignissen pro Jahr für D=60min je Station Dauerstufe 1 Tag Die Dauerstufe 1 Tag ist weder von kurzen Starkregen geprägt, noch reagieren die Daten empfindlich auf Umstellungen der Messtechnik. Bei der Auswertung der mittleren Anzahl von Starkregenereignissen ergeben sich auch hier konträre Bilder an den einzelnen Stationen. In Aachen bleibt die Anzahl nahezu konstant (17%), wohingegen die Auftretenshäufigkeit in Roetgen abnimmt (- 31%) und in Herzogenrath zunimmt (57%) (siehe Abb. 10). Die mittlere Höhe der Starkregenereignisse nimmt einheitlich an allen Stationen sehr geringfügig ab (-2% bis 12%) (siehe Abb. 11). Die Werte der partiellen Serien sowie Darstellungen der

40 6 Ergebnisse Niederschlag 31 Ergebnisse in anschaulichen Diagrammen zu D= 1 Tag können dem Anhang A 6 S. 82ff entnommen werden. Abbildung 10: mittlere Anzahl von Starkregenereignissen pro Jahr für D=1d je Station Abbildung 11: mittlere Höhe von Starkregenereignissen pro Jahr für D=1d je Station Dauerstufe 6 Tage Für die Dauerstufe 6 Tage gelten dieselben Bedingungen wie für Dauerstufe 1 Tag. Während bei den Standorten Aachen und Roetgen die mittlere Anzahl von Starkregenereignissen seit 1931 stagniert (Aachen: -4%, Roetgen: 0%) und die mittleren Niederschlagshöhen leicht abnehmen (Aachen: -8%, Roetgen: -5%), wurde in Herzogenrath sowohl eine Zunahme der Auftretenshäufigkeit sowie der Niederschlagshöhen festgestellt (siehe Abb. 12, Abb. 13). Dabei nimmt die

41 6 Ergebnisse Niederschlag 32 Ereignisshäufigkeit um 52% zu, die mittlere Höhe der Starkregenereignisse steigt lediglich um 6% an. Die Werte der partiellen Serien sowie Darstellungen der Ergebnisse in anschaulichen Diagrammen zu D= 6 Tage können dem Anhang A 6 S. 89ff entnommen werden. Abbildung 12: mittlere Anzahl von Starkregenereignissen pro Jahr für D=6d je Station Abbildung 13: mittlere Höhe von Starkregenereignissen pro Jahr für D=6d je Station

42 6 Ergebnisse Niederschlag Fazit/ Interpretation Die mittlere Anzahl von Starkregenereignissen in der Städteregion Aachen ist je nach Dauerstufe unterschiedlich. Für die Dauerstufe 15 Minuten ist eine deutliche Zunahme erkennbar, wobei die Umstellung der Messtechnik Einfluss auf die Ereigniszahlen hat. Bei der Dauerstufe 60 Minuten kann der Einfluss der Messtechnik vernachlässigt werden. Bemerkenswert ist hier die starke Zunahme in Roetgen gegenüber den leichten Abnahmen in Aachen und Herzogenrath. Tendenziell kann man für die längeren Dauerstufen kaum Entwicklungen beobachten. Dabei stechen die enormen Steigerungen der Auftretenshäufigkeiten von Starkregenereignissen in Herzogenrath deutlich heraus. Da die Ergebnisse nicht auf ihre statistische Signifikanz geprüft wurden, kann man hier aber nicht fundiert von regionalen Differenzierungen sprechen. Die Zunahme der Ereignisse kurzer Dauerstufen (<< 1 Tag) mahnt zu einer verstärkten Beobachtung dieser Starkregenereignisse, die in erster Linie für die Stadtentwässerung relevant sind. Für Dauerstufen 1 Tag kann anhand der vorliegenden Messdaten kein eindeutiger Trend der Zunahme von Starkregenereignissen in Auftretenshäufigkeit und Intensität festgestellt werden. Da im Zuge dieser Arbeit lediglich vier verschiedene Dauerstufen an drei Messstationen beurteilt wurden, ist diese Aussage natürlich nicht allgemeingültig Untersuchung der partiellen Serien auf Trend Neben den oben aufgeführten Auszählkriterien wurden die partiellen Serien auf Trends untersucht. Dabei tritt der Jahreszeitraum, für den die Auszählungen vorgenommen wurden, in den Hintergrund und die partiellen Serien werden generell auf ihr Trendverhalten untersucht, unabhängig von Jahresgrenzen. Es wurden an allen Stationen die Gesamtzeiträume, so wie angrenzende Zeiträume für die Dauerstufen 1 Tag und 6 Tage und gleitende Zeitfenster für die Dauerstufen 15 min und 60 min untersucht. Die Ergebnisse wurden mittels t-test auf ihre Signifikanz geprüft und sind zusammengefasst in den Grafiken im Anhang A 6 S. 97f dargestellt. Da die partiellen Serien nicht auf ihre Normalverteilung geprüft wurden, sind die ermittelten Signifikanzniveaus nicht unbedingt korrekt. Eine Überprüfung der Signifikanz über Mann-Kendall war nicht möglich. Für die Dauerstufe 15 Minuten wurde der Gesamtzeitraum und gleitende Zeitfenster von , und betrachtet. Für fast alle Zeiträume und alle Stationen ergeben sich leicht positive Trends zwischen 0,0266 mm/jahr und 0,1708 mm/jahr ( Anhang A 6 S. 96). Die einzige Ausnahme findet sich im Zeitraum von an der Station Aachen Soers, wo ein leicht negativer Trend mit -0,0446 mm/jahr festgestellt wird. Dabei können lediglich für zwei Zeiträume an der Station

43 6 Ergebnisse Niederschlag 34 Roetgen äußerst signifikante Trends (α=5%) ermittelt werden. Die Signifikanz der einzelnen Trends ist der Tabelle im Anhang A 6 S. 100 zu entnehmen. Für alle anderen Dauerstufen sind die Trends je nach Auswertungszeitraum unterschiedlich. Studiert man die einzelnen gleitenden und angrenzenden Zeitfenster, so fällt auf, dass die Trends aus 21 Jahren recht instabil und sehr von der Lage im klimatologischen Zyklus geprägt sind. Dazu fällt durch die Auswertung hier erneut die enorme Abhängigkeit des Trendverhaltens vom zufälligen Zeitfenster auf. Um ein Trendverhalten aus den partiellen Serien ableiten zu können, interessieren daher nur die Gesamtzeiträume. Insgesamt sind dabei die Entwicklungen der Starkniederschläge kurzer Dauerstufen überwiegend positiv, während sich bei den längeren Dauerstufen ebenso viele negative Trends einstellen (siehe Tab. 19, Tab. 20). Trendentwicklungen Starkregenereignisse D= 15 Min, D= 60 Min ( ) Station D= 15 Minuten Signifikanz mm/a mm seit nach dem t-test 1981 D= 60 Minuten Signifikanz mm/a mm seit nach dem t-test 1981 Aachen 0,0423 1,4 < 80 % -0,0284-0,9 < 80 % Roetgen 0,0880 2,9 95% 0,0485 1,6 < 80 % Herzogenrath 0,0366 1,2 < 80 % 0,0399 1,3 < 80 % Tabelle 19: Trendentwicklungen der Starkregenereignisse D=15 Min, D=60 Min ( ) Trendentwicklungen Starkregenereignisse D= 1 Tag, D= 6 Tage ( ) Station D= 1 Tag Signifikanz mm/a mm seit nach dem t-test 1931 D= 6 Tage Signifikanz mm/a mm seit nach dem t-test 1931 Aachen -0,0173-1,4 < 80 % -0,0020-0,2 < 80 % Roetgen 0,0133 1,1 < 80 % 0,0605-5,0 < 80 % Herzogenrath -0,0078 0,6 < 90 % 0,0605 5,0 < 80 % Tabelle 20: Trendentwicklungen der Starkregenereignisse D=1 Tag, D= 6 Tage ( )

44 6 Ergebnisse Niederschlag Entwicklung der statistischen Regenhöhen In Kapitel 6.5 wurden die Anzahl und die jährlich mittlere Höhe der Starkregenereignissen untersucht. In diesem Kapitel werden die statistischen Regenhöhen ermittelt und deren Änderungen begutachtet. Dazu wurden sowohl die jährlichen als auch die partiellen Serien an jeder Station für alle im Folgenden genannten Zeitfenster gebildet. Bei der Auswertung jährlicher Serien ergeben sich aus der Verteilungsfunktion zu kleine Niederschlagshöhen hn (D, Tn) für Wiederkehrintervalle Tn 10 a, weil die Auswertung jährlicher Serie, also von Jahreshöchstwerten, auch im statistischen Ergebnis die Aussage enthält, dass hn (D, Tn) als Jahreshöchstwert auftritt. Das kommt statistisch gesehen seltener vor. Die Werte sind also kleiner als bei der Aussage, dass ein bestimmter Wert, unabhängig vom Charakter Jahreshöchstwert zu sein, erreicht oder überschritten wird. Dabei ist der Fehler in diesem Bereich umso größer, je kleiner Tn ist. Daher ist eine Korrektur notwendig, welche im DWA Regelwerk A 531 im Kapitel näher beschrieben wird. Diese Korrektur kann umgangen werden, wenn anstelle jährlicher Serien partielle Serien analysiert werden, die folglich den Vorrang haben sollten, wenn hn (D,Tn) für Wiederkehrintervalle Tn 10 a gesucht wird (vgl. DWA-A 531 Kapitel 4.4). Die verschiedenen Charaktere der Serien können wie folgt zusammengefasst werden: Jährlich: Bessere Abbildung der Variabilität über viele Jahre; Jahre mit sehr niedrigen Ereignissen werden berücksichtigt. Partiell: Alle höchsten Ereignisse über einem Schwellenwert gehen ein, auch mehrere aus einem Jahr, dafür können Jahre mit sehr niedrigen Werten herausfallen. Diesen Empfehlungen wurde in dieser Arbeit berücksichtigt. Für 1- bis 10-jährliche Ereignisse wurden partielle Serien verwendet, während für 25- und 100-jährliche Ereignisse die jährlichen Serien herangezogen wurden. Die Niederschlagshöhen für die Dauerstufen D=15 Minuten, D= 60 Minuten, D= 1 Tag und D= 6 Tage und die Wiederkehrintervalle Tn= 1 Jahr, Tn= 5 Jahre, Tn= 10 Jahre, Tn= 25 Jahre und Tn= 100 Jahre wurden einzeln herausgezogen und bewertet. Je Zeitfenster, Dauerstufe und Jährlichkeit wurden die Niederschlagshöhen aller Stationen ermittelt. Laut DWA-A 531 sollte der Umfang auszuwertender Regendaten mindestens 20 Jahre betragen, um Fehler bei der zufälligen Auswahl einer Niederschlagsperiode zu vermeiden (vgl. DWA-A 531 Kapitel 3.2).

45 6 Ergebnisse Niederschlag 36 Um zuverlässige Ergebnisse zu erhalten, sollten die betrachteten Zeitfenster, neben der Mindestdauer von 20 Jahren, unabhängig voneinander sein. Aufgrund der vorliegenden Datenbasis, konnte das jedoch nur für die Dauerstufen > 1 Tag in Form von angrenzenden Zeitfenstern eingehalten werden. Mittels der Betrachtung von wachsenden Zeitfenstern soll ein Eindruck der Entwicklung gewonnen werden, indem das Zeitfenster immer näher an den heutigen Zeitpunkt herangerückt wird. Für keine der untersuchten Dauerstufen und keine Art der Folge von Zeitfenstern kann eine statistische Überprüfung der ermittelten Änderungen erfolgen. Für eine Untersuchung über Mann-Kendall sind mindestens 10 Werte erforderlich. Die Untersuchung über den t-test ist bereits ab 5 Werten möglich, jedoch wird dabei die Normalverteilung der Stichprobe vorausgesetzt. Eine Überprüfung der Normalverteilung mittels des Chi- Quadrat-Tests ist bei der geringen Anzahl von Werten nicht umsetzbar. Um bei Einhaltung der statistischen Regeln dennoch eine Aussage über die Änderungen der statistischen Regenhöhen machen zu können, wurden folgende Zeitfenster für die Untersuchungen gewählt: Für die Dauerstufen 1 Tag liegen Daten für die Aachener Station ab 1891 und für die Stationen in Roetgen und Herzogenrath ab 1931 vor. Der überschneidende Bereich wurde in 21-Jahres-Zeitfenster unterteilt, sodass sich die angrenzenden Zeitfenster wie folgt ergeben: WWJ WWJ WWJ WWJ Für die Station in Aachen wurde zusätzlich das Zeitfenster WWJ betrachtet, da für dieses Zeitfenster die maximalen Niederschlagshöhen ermittelt wurden. Zur Auswahl standen dabei die Zeitfenster WWJ , WWJ , WWJ und WWJ Für den Zeitbereich zwischen 1915 und 1930 ist keine Statistik möglich, da sich in den Daten eine Lücke befindet.

46 6 Ergebnisse Niederschlag 37 Für die wachsenden Zeitfenster wurde nur der Zeitraum vom betrachtet, da in diesem Zeitraum Daten von allen Stationen vorliegen. Hier wurden 7-Jahres- Zeitabschnitte festgelegt: WWJ WWJ WWJ WWJ WWJ WWJ WWJ WWJ WWJ WWJ Zur Auswertung der Dauerstufen < 1 Tag liegen Messdaten ab 1980 vor. Aufgrund der Empfehlung mindestens 20 Jahres-Zeitfenster zu betrachten, mussten hier gleitende Zeitfenster betrachtet werden: WWJ WWJ WWJ Für die wachsenden Zeitfenster ergeben sich dementsprechend folgende Zeitabschnitte: WWJ WWJ WWJ Im Anhang A 7 S. 99, S. 111, S. 117f, S. 124f sind zusammenfassende Tabellen aufgeführt, aus denen die Entwicklungen der statistischen Niederschlagshöhen je nach Dauerstufe und Wiederkehrintervall entnommen werden können. Auf eine Darstellung aller Reporte zu den Regenhöhen aus jährlichen und partiellen Serien wurde aus Gründen der Übersichtlichkeit verzichtet. Für die Station Aachen Soers (D=15 Minuten; D=60 Minuten) werden diese im Anhang A 7 S. 101ff für die gleitenden Zeitfenster beispielhaft aufgeführt.

47 6 Ergebnisse Niederschlag Dauerstufe 15 Minuten Für die Dauerstufe 15 Minuten ist bei allen untersuchten Jährlichkeiten ein Anstieg der statistischen Regenhöhen festzustellen. Dieser Anstieg ist aber nicht zwingend auf den Klimawandel zurückzuführen, da Anfang der 90er Jahre Wippengeräte zur besseren Erfassung von Niederschlägen eingeführt und 2000 durch Wägegeräte ersetzt wurden, resultiert der Anstieg wahrscheinlich auch aus der verbesserten Messtechnik. Die größten Änderungen der Niederschlagshöhen wurden am Standort Roetgen verzeichnet, dort betragen die Änderungen für die gleitenden Zeitfenster je nach Jährlichkeit 15,4%-31,1%. Die Änderungen an den anderen beiden Standorten fielen etwas geringer aus und sind der Tabelle im Anhang A 7 S. 100 zu entnehmen. In den folgenden Abbildungen sind die mittleren Niederschlagshöhen der gleitenden Zeitfenster für die verschiedenen Jährlichkeiten grafisch dargestellt. Abbildung 14: mittlere Niederschlagshöhen Tn=1.0a, D=15Min, partielle Serie, gleitende Zeitfenster Abbildung 15: mittlere Niederschlagshöhen Tn=10.0a, D=15Min, partielle Serie, gleitende Zeitfenster

48 6 Ergebnisse Niederschlag 39 Abbildung 16: mittlere Niederschlagshöhen Tn=100.0a, D=15Min, jährliche Serie, gleitende Zeitfenster Dauerstufe 60 Minuten Für die Dauerstufe 60 Minuten ergibt sich für die Stationen Roetgen und Herzogenrath für alle Jährlichkeiten ein Anstieg der statistischen Regenhöhen, wohingegen in Aachen ein Rückgang vermerkt wird. Die Änderungen der gleitenden Zeitfenster in Herzogenrath fielen dabei vergleichsweise gering aus mit 1,7%-4,1%. In Roetgen wurden Zunahmen von 7,8%-16,0% ermittelt und in Aachen nahmen die statistischen Regenhöhen um 0,7%-4,6% ab. Für die wachsenden Zeitfenster wurden ähnliche Entwicklungen festgestellt. ( Anhang A 7 S. 112). In den folgenden Abbildungen sind die mittleren Niederschlagshöhen der wachsenden Zeitfenster für die verschiedenen Jährlichkeiten grafisch dargestellt. Abbildung 17: mittlere Niederschlagshöhen Tn=1.0a, D=60Min, partielle Serie, wachsende Zeitfenster

49 6 Ergebnisse Niederschlag 40 Abbildung 18: mittlere Niederschlagshöhen Tn=25.0a, D=60Min, partielle Serie, wachsende Zeitfenster Dauerstufe 1 Tag Bei der Dauerstufe von 1 Tag ergeben sich keine einheitlichen Änderungen wie bei den kürzeren Dauerstufen, die untersucht wurden. Die Änderungen betragen für die angrenzenden Zeitfenster je nach Station und Jährlichkeit zwischen -3,0% und +3,5 % ( Anhang A 7 S. 119). Es zeigt sich jedoch bei allen Stationen und allen Jährlichkeiten ein auffällig starker Anstieg zwischen den Zeiträumen und (siehe Abb. 19 bis Abb. 23). Die 50er Jahre sind weitverbreitet als sehr nasse Dekade bekannt. Die durch die eher trockenen 70er bedingte Abnahme zwischen den Zeiträumen und verstärkt dieses lokale Maximum. Abbildung 19: mittlere Niederschlagshöhen Tn=1.0a, D=1d, partielle Serie, angrenzende Zeitfenster

50 6 Ergebnisse Niederschlag 41 Abbildung 20: mittlere Niederschlagshöhen Tn=5.0a, D=1d, partielle Serie, angrenzende Zeitfenster Abbildung 21: mittlere Niederschlagshöhen Tn=25.0a, D=1d, jährliche Serie, angrenzende Zeitfenster

51 6 Ergebnisse Niederschlag Dauerstufe 6 Tage Für die Dauerstufe 6 Tage ergibt sich ein ähnliches Bild wie für die Dauerstufe 1 Tag. Für die Standorte Aachen und Roetgen betragen die Änderungen für die angrenzenden Zeitfenster je nach Wiederkehrzeit zwischen -1,3 % und + 3,3 %. In Herzogenrath wurde eine deutliche Zunahme der statistischen Regenhöhen zwischen 4,2 % und 8,2 % ermittelt. Ein Anstieg der mittleren Niederschlagshöhen im Zeitraum von , resultierend aus den nassen 50ern, ist auch bei einer Dauerstufe von 6 Tagen erkennbar ( Anhang A 7 S. 126). In den folgenden Abbildungen sind die mittleren Niederschlagshöhen der angrenzenden Zeitfenster für die verschiedenen Jährlichkeiten grafisch dargestellt. Abbildung 22: mittlere Niederschlagshöhen Tn=1.0a, D=6d, partielle Serie, angrenzende Zeitfenster Abbildung 23: mittlere Niederschlagshöhen Tn=100.0a, D=6d, jährliche Serie, angrenzende Zeitfenster

52 6 Ergebnisse Niederschlag Fazit/ Interpretation Es lässt sich abschließend kein einheitlicher Trend für die Entwicklungen der statistischen Regenhöhen verschiedener Dauerstufen und Jährlichkeiten erkennen, auch wenn sich die Entwicklungen an den einzelnen Stationen unterscheiden. Für die Dauerstufe 15 Minuten wird ein klarer Anstieg für alle Stationen vermerkt, welcher allerdings nicht zuverlässig von der Änderung der Messtechnik abgegrenzt werden kann, aber durch die weniger ausgeprägte Zunahme für die Dauerstufe von 60 Minuten bestätigt wird. Für die untersuchten Dauerstufen 1 Tag werden nur sehr geringe Änderungen oder aber konträre Entwicklungen festgestellt. Für die Mehrzahl der Auswertungen ergaben sich positive Steigungen in den Trendgeraden, was eine Zunahme der Starkregenhöhen bedeutet. Bei einem Fortschreiten dieses Prozesses wird sicherlich eine Anpassung der Bemessungsgrößen erforderlich werden. Den Untersuchungen zu den längeren Dauerstufen liegen über 100 Jahre Messdaten zu Grunde. Durch die vorhandene Unabhängigkeit der einzelnen angrenzenden Zeitfenster kann zwar eine Aussage über die Entwicklung der statistischen Niederschlagshöhen gewonnen werden, jedoch ist die statistische Überprüfung aufgrund der geringen Datenmenge unmöglich. Für die Auswertungen zu den kurzen Dauerstufen konnten nur etwa 30 Jahre Messdaten betrachtet werden. So ist hier weder eine zuverlässige Aussage über eine mögliche Entwicklung, noch eine statistische Prüfung der Trends möglich. Daher ist es unerlässlich in den nächsten Jahren weiterhin die Niederschlagsgeschehnisse aufzuzeichnen und regelmäßig einer statistischen Auswertung zu unterziehen.

53 7 Ergebnisse Lufttemperatur 44 7 Ergebnisse Lufttemperatur Im folgenden Kapitel werden die Ergebnisse verschiedener Auswertungen zum Parameter Lufttemperatur vorgestellt. Dabei wurden Auswertungen der mittleren Jahres- und Halbjahrestemperaturen, Jahresminima und maxima und Monatsmitteltemperaturen einer Trendanalyse unterzogen. Zusätzlich wird die Abhängigkeit des Trendverhaltens von der Stichprobenwahl am Beispiel der Lufttemperaturentwicklung dargestellt. Alle Auswertungen wurden für die Station Aachen für den Zeitraum ab 1891 durchgeführt. Auch wenn bei den Diskussionen um den Klimawandel viele kontroverse Meinungen aufeinander treffen, sind sich die Klimaforscher in einem Punkt einig: ein Anstieg der Lufttemperaturen innerhalb des letzten Jahrhunderts kann nicht bestritten werden. NASA-Forscher belegen jedoch, dass der Temperaturanstieg global seit 15 Jahren eine Pause macht und keine weitere Erwärmung seit 1998 stattgefunden hat (vgl. Bojanowski in Spiegel Online ). Im Folgenden soll belegt werden, dass in Aachen in den letzten 123 Jahren ( ) ein statistisch nachweisbarer Temperaturanstieg stattgefunden hat. Des Weiteren soll anhand der mittleren Jahrestemperaturen untersucht werden, ob die von den NASA- Forschern belegte Pause der globalen Erwärmung, durch die Klimadaten der Aachener Station bestätigt werden kann.

54 7 Ergebnisse Lufttemperatur Trendanalyse der mittleren Jahres- und Halbjahrestemperaturen (WWJ) Bei den Trendanalysen der mittleren Jahres- und Halbjahrestemperaturen wurden durchweg positive Trends auf hohem Signifikanzniveau festgestellt. Der Temperaturanstieg im Wasserwirtschaftsjahr beträgt seit ,0096 C/Jahr ( Anhang A 8 S. 131). Seit 1891 ist die durchschnittliche mittlere Jahrestemperatur also um 1,18 C gestiegen (siehe Abb. 24). Abbildung 24: Report Jahres- und Halbjahresmitteltemperaturen (WWJ) Aachen ab 1891 Im Winterhalbjahr wurde ein Anstieg um 0,0109 C/Jahr (1,34 C seit 1891) und im Sommerhalbjahr um 0,0083 C/Jahr (1,02 C seit 1891) festgestellt ( Anhang A 8 S. 131). Sowohl der T-Test, als auch der Mann-Kendall-Test bestätigen für diese Trends statistisch eine sehr hohe Signifikanz von 100% ( Anhang A 8 S. 132). Diese Trendentwicklung könnte ein erstes Indiz für eine mögliche Verschiebung der Jahreszeiten- in diesem Falle einer Verlängerung des Frühling- sein, welche im Kapitel 6.3 weitergehend untersucht wird. In der folgenden Abbildung sind die Entwicklungen der mittleren Jahres- und Halbjahrestemperaturen grafisch abgebildet. Dabei sticht vor allem das Wasserwirtschaftsjahr 2007 durch seine Rekordtemperaturen heraus lag die mittlere Jahrestemperatur bei 11,7 C und im Winterhalbjahr wurde eine rekordverdächtige mittlere Lufttemperatur von 8,3 C gemessen. Im Wasserwirtschaftsjahr 2014 wurden zwar keine neuen Rekorde aufgestellt, doch es gilt ebenfalls als eines der wärmsten Jahre seit Beginn der Aufzeichnungen.

55 7 Ergebnisse Lufttemperatur 46 Abbildung 25: mittlere Jahres-/Halbjahrestemperaturen an der Station Aachen ab 1891 Bei der Auswertung von Kalenderjahren, ist das Kalenderjahr 2014 mit einer mittleren Jahrestemperatur von 11,3 C sogar das wärmste Jahr seit Beginn der Aufzeichnungen ( Anhang A 8 S. 133). Abbildung 26: mittlere Jahrestemperaturen im Kalenderjahr an der Station Aachen ab 1891

56 7 Ergebnisse Lufttemperatur Abhängigkeit der Lufttemperaturentwicklung von der Stichprobenwahl Die mittlere Jahrestemperatur wurde zusätzlich für immer kürzer werdende Zeiträume untersucht, um nachzuprüfen, ob auch in Aachen die Erderwärmung seit 15 Jahren Pause macht, wie es die NASA-Forscher für die globale Erderwärmung belegt haben. Dafür wurde der Zeitbereich seit 1890 fortlaufend 10 Jahre näher an das heutige Datum herangerückt. Alle Zeiträume enden mit dem Wasserwirtschaftsjahr Dabei stellte sich heraus, dass die Trends bis zum Anfangsjahr 1990 durchweg positiv waren. Ab 1991 stellen sich bis zum Jahr 2007 negative Trends ein. In der folgenden Abbildung ist diese Entwicklung grafisch dargestellt. In der Tabelle im Anhang A 9 S. 134 sind die einzelnen Ergebnisse der Trendanalysen aufgeführt. Für die Zeiträume, welche nach 2004 beginnen, konnte kein statistischer Trendtest durchgeführt werden, da nicht genug Werte vorliegen. Durch die Grafik kann belegt werden, dass der Temperaturanstieg in Aachen nicht stetig verläuft. Betrachtet man den Zeitraum stellt sich eine Temperaturabnahme von 0,0055 C/Jahr ein. Erst ab 2008 ergibt sich ein positiver Trend von 0,0456 C/Jahr. Je kleiner das Zeitfenster ist, welches betrachtet wird, desto zufälliger sind die Ergebnisse. Der positive Trend ab 2010 von 0,1418 C/Jahr veranschaulicht diesen Sachverhalt. Mittels linearer Regression wird ein enorm hoher Temperaturanstieg ermittelt, nach welchem es in 20 Jahren 3 C wärmer wäre. Diese Aussage bezieht sich aber lediglich auf 4 Jahre, sodass sie keine Aussagekraft besitzt. Zur Veranschaulichung sind die Trendentwicklungen ab 1990 detailliert in Abbildung 28 abgebildet. Abbildung 27: Entwicklung des Trends der mittleren Jahrestemperatur seit 1890 bis 2014

57 7 Ergebnisse Lufttemperatur 48 Abbildung 28: Entwicklung des Trends der mittleren Jahrestemperatur seit 1990 bis 2014 Der Temperaturanstieg hat in den Zeiträumen von bis einen stetig wachsenden Verlauf angenommen. Seit 1990 setzt sich dieser nicht weiter fort, was nicht heißt, dass es keine Erwärmung mehr geben wird. Die Gründe des Temperaturstillstandes, bzw. in Aachen sogar Temperaturabfalles, sind aufgrund des vergleichsweise sehr kurzen Zeitraumes ( gegenüber ) als zufällig zu bezeichnen. Hieraus kann keinesfalls eine Umkehr des über 100-jährigen Trends abgeleitet werden. Seit 2008 steigt die Temperatur in Aachen wieder an. Ob diese Entwicklung zufällig ist, oder ob die Erwärmung nun weiter stetig ansteigen wird, wird sich erst in Jahren sagen lassen. Klimawandelskeptiker nutzen oftmals gezielt Trendaussagen um ihre Interessen bestmöglich zu vertreten und ihre Thesen zu untermauern. Anhand der Auswertungen in Kapitel 7.2 soll gezeigt werden, dass man als Laie niemals einem Trend von weniger als 30 Jahren trauen sollte und in jedem Fall die Aussagen der Klimawandelskeptiker, aber auch der Klimawandelbefürworter hinterfragen sollte, da durch das Auswählen eines bestimmten Zeitraumes ohne großen Aufwand gezielt gewünschte Trends festgestellt werden können, je nachdem welche Aussage man treffen möchte.

58 7 Ergebnisse Lufttemperatur Trendanalyse der Jahresmaxima/ Jahresminima Die Trendanalysen der absoluten Jahresmaxima und Jahresminima entsprechen den in Kapitel 6.1 genannten Entwicklungen. Die Jahresminima steigen seit 1891 um 0,0301 C/Jahr, während die Jahresmaxima um 0,0137 C/Jahr ansteigen ( Anhang A 10 S. 136). Wenn die Jahresmaxima auch in Zukunft diesem Trend folgen, so werden in 50 Jahren in Aachen Temperaturrekorde von ca. 38 C erreicht werden. Die 10 höchsten Temperaturmessungen in Aachen seit Beginn der Aufzeichnungen 1891 sind in der folgenden Tabelle aufgeführt: Jahr Temperaturrekorde in Aachen ,2 C ,0 C ,8 C ,7 C ,6 C 1892/ ,4 C ,3 C 1932/ ,1 C Tabelle 21: Temperaturrekorde Tmax seit 1891 Auffällig dabei ist, dass fünf der zehn Höchstwerte nach 1990 aufgetreten sind.

59 7 Ergebnisse Lufttemperatur Trendanalyse der Monatstemperaturen Die Trendanalysen der Monatsmitteltemperaturen zeigen in allen Kalendermonaten eine Zunahme ( Anhang A 11 S. 140ff). Dabei tritt die geringste Zunahme in den Monaten Februar und Juni jeweils ohne festgestellte Signifikanz auf, während in den übrigen Monaten die Signifikanz sehr hoch ist (86%-100%). Dabei treten die stärksten Temperaturzunahmen im Januar (0,0153 C/Jahr), März (0,0125 C/Jahr) und Oktober (0,0128 C/Jahr) auf (siehe Tab. 22). Trendentwicklungen der mittleren Monatstemperaturen an der Station Aachen Monat Trend Signifikanz nach C/a C seit 1891 Mann-Kendall Januar 0,0153 1,88 98 % Februar 0,0093 1,14 67 % März 0,0125 1,54 99 % April 0,0104 1,28 95 % Mai 0,0105 1, % Juni 0,0019 0,23 41 % Juli 0,0095 1,17 88 % August 0,0084 1,03 98 % September 0,0058 0,71 86 % Oktober 0,0128 1,57 99 % November 0,0096 1,18 98 % Dezember 0,0082 1,01 88 % Tabelle 22: Trendentwicklungen der mittleren Monatstemperaturen Die Trendanalysen der maximalen und minimalen Monatstemperaturen zeigen für die meisten Kalendermonate ebenfalls eine Zunahme ( Anhang A 11 S. 137ff, S. 143ff). Dabei wird die minimale Monatstemperatur als kälteste gemessene Temperatur und die maximale Monatstemperatur als wärmste gemessene Temperatur definiert. Anders als bei den mittleren Monatstemperaturen treten vereinzelt aber auch negative Trends ohne nachweisbare Signifikanz oder auf geringem Signifikanzniveau (80%) auf. Die Ergebnisse sind in der folgenden Abbildung dargestellt und im Einzelnen der Tabelle im Anhang A 11 S. 146 zu entnehmen.

60 7 Ergebnisse Lufttemperatur 51 Parameter J F M A M J J A S O N D Minima Mittel Maxima Abbildung 29: Monatstrends Lufttemperatur für die Station Aachen für den Zeitraum und ihre Signifikanz (Hintergrundfärbung) Trend Signifikanz 0.01 C/a 95% C/a 90% > C/a < C/a 80% C/a < 80% blau = steigender Trend C/a rot = fallender Trend Anders als bei den Ergebnissen der Trendanalysen der monatlichen Niederschlagsmengen (Kap. 6.3) kann bei den Ergebnissen der Trendanalysen der Monatstemperaturen eine deutliche Verschiebung im Jahreszyklus nachgewiesen werden. Sowohl bei den minimalen, mittleren als auch bei den maximalen Monatstemperaturen präsentiert sich ein deutliches Bild. Die Erwärmung in verschiedenen Monaten ist unterschiedlich stark, wobei die Erwärmung in den Wintermonaten stärker ist als die in den Sommermonaten (siehe auch Kap. 7.1). Dies kann der Grund dafür sein, dass der Frühling früher beginnt und somit auch erklären, warum die Apfelbäume heute früher blühen als noch im Jahr 1950 oder Zugvögel früher zurück kommen.

61 7 Ergebnisse Lufttemperatur Kennwerte: Sommertage/ Hitzetage Ein Anstieg der mittleren Lufttemperaturen ist, wie in Kap für die Station Aachen gezeigt, unbestreitbar. Besondere Beanspruchungen für den menschlichen Organismus entstehen durch extrem hohe Lufttemperaturen. Daher sollen im Folgenden Trendanalysen für die Kennwerte Sommertage (Tmax 25 C) und Hitzetage (Tmax 30 C) durchgeführt werden. Die Auswertungen ergeben für die Sommertage einen Anstieg um 0,0323 d/jahr (entspricht ca. 4 Tage seit 1891) und für die Hitzetage einen Anstieg um 0,0159 d/jahr (entspricht ca. 2 Tage seit 1891) ( Anhang A 11 S. 148). Im Mittel wurden in Aachen seit Sommertage und 8 Hitzetage pro Jahr verzeichnet, sodass sich hier Steigerungen um 10% (Sommertage) bzw. um 25% (Hitzetage) ergeben. Für beide Trendverhalten konnte keine Signifikanz nachgewiesen werden (siehe Tab. 23). Trendentwicklung der Sommer- und Hitzetage in Aachen seit 1891 Kennwert Trend Signifikanz d/a d seit 1891 nach Mann-Kendall Sommertage 0,0323 4,0 35 % Hitzetage 0,0159 2,0 71 % Tabelle 23: Trendentwicklungen der Kennwerte (Lufttemperatur) Diese sehr geringe Zunahme an Sommer- und Hitzetagen, als für den menschlichen Organismus belastenden Tage, hat für sich alleine gesehen für die Bevölkerung in naher Zukunft keine gravierenden Folgen. Durch steigende Luftfeuchtigkeit kann die Zunahme dennoch zu einem großen Problem, vor allem für ältere Menschen, werden. Zunehmende Hitze und steigende Luftfeuchtigkeit führen zu der Problematik des Hitzestresses. Laut US-Forschern wird dieses zunehmend schwüle Klima in den kommenden Jahrzehnten zu einer deutlichen Einschränkung der Arbeitskraft der Menschen führen (vgl. o.a. in Die Welt 2013).

62 7 Ergebnisse Lufttemperatur Fazit/ Interpretation Der aus den vorliegenden Messdaten festgestellte und signifikante Lufttemperaturanstieg zieht unglaublich viele Folgen mit sich. Zum einen verändert der Temperaturanstieg die Zirkulation von Luft und Wasser und bringt weitere Folgen für den Wasserhaushalt, die Höhe des Meeresspiegels, den ph-wert der Weltmeere und die Herausbildung extremer Wetterereignisse mit sich (vgl. Klimaschutz und Anpassung an die Klimafolgen, Mahammad Mahammadzadeh, Hendrik Biebeler, Hubertus Bardt 2009 S.11). Andererseits steigt durch die erhöhten Temperaturen im Winterhalbjahr die winterliche Hochwassergefahr und durch die erhöhten Temperaturen im Sommerhalbjahr kommt es verstärkt zu Wasserverdunstung und zum Mangel an Kühlwasser, was ein großes Problem für die Industrie darstellt. (ebd. S.16) Eine Erhöhung der Temperatur kann auch die Verbreitung von Insekten wie z.b. der Malariamücke begünstigen, welche eine direkte Bedrohung der menschlichen Gesundheit darstellt. Natürlich führt die Erhöhung der Temperatur unserer Fließgewässer auch zu einer Veränderung der Biozönose, was wiederum weitere Folgen mit sich zieht. Man kann dieses Szenario immer weiter und weiter treiben und erhält im Ergebnis eine nicht endende Liste von Wirkungen und Folgen, die lediglich aus einem Temperaturanstieg von 1-2 C resultieren.

63 8 Ergebnisse Trockenstress 54 8 Ergebnisse Trockenstress In dieser Arbeit soll, zusätzlich zu den Auswertungen der Parameter Niederschlag und Lufttemperatur, dargestellt werden, wie sich durch die Berücksichtigung von zusammenhängenden Perioden geringer Niederschlagshöhen, hoher Lufttemperaturen und potentieller Verdunstung die Entwicklung eines Trockenstresses ermitteln lässt. Lange andauernde Trockenphasen können zu sogenannten Dürreperioden führen, welche wiederum Trockenstress verursachen. Trockenstress entsteht, wenn geringe Niederschläge, hohe Lufttemperaturen und geringe Luftfeuchtigkeit dazu führen, dass die Transpiration (Verdunstung von Wasser über die Blätter der Pflanze) höher ist als die Wasseraufnahme der Pflanze.

64 8 Ergebnisse Trockenstress Verdunstungsberechnung nach HAUDE Die Verdunstung hängt neben dem Vorhandensein von Wasser maßgeblich auch von anderen Faktoren wie der Lufttemperatur, Sonneneinstrahlung, Luftfeuchtigkeit und der Windgeschwindigkeit ab. In die Verdunstungsberechnung nach Haude, welche in dieser Arbeit genutzt wurde, geht neben der Lufttemperatur die relative Luftfeuchtigkeit ein. Die Einflüsse aus Sonneneinstrahlung und Windgeschwindigkeit werden bei diesem vereinfachten Ansatz vernachlässigt. Des Weiteren wird das Vorhandensein von Wasser vorausgesetzt und daraus die potentielle Verdunstung berechnet. Die tatsächliche Verdunstung ist von eben dieser Wasserverfügbarkeit abhängig und daher immer geringer oder maximal gleich der potentiellen Verdunstung. Je höher die Lufttemperatur ist, desto eher gehen die flüssigen Wassermoleküle in den gasförmigen Zustand über, wodurch die Verdunstungsrate steigt. Gegensätzlich dazu bewirkt eine hohe relative Luftfeuchtigkeit, dass die Verdunstung erschwert wird. Wenn die Luft bereits gesättigt ist und eine Luftfeuchtigkeit von 100% herrscht, so ist keine Verdunstung mehr möglich. Das von Haude entwickelte empirische Verfahren berechnet sich nach: ( ) (7.1) mit k= Haude Faktor es= Sättigungsdampfdruck um 14:00 Uhr (=Tmax) F= relative Luftfeuchtigkeit Wobei sich der Sättigungsdampfdruck aus der Lufttemperatur T zu ( ) (7.2) ergibt. (vgl. Haude 1955)

65 8 Ergebnisse Trockenstress Vorgehen und Ergebnisse Bisher war keine Technik zum Auswerten des oben genannten Sachverhaltes bekannt. In AQUAZIS ließen sich bereits über die statistische Methodik der Niedrigwasseranalysen die maximalen Dauern von Trockenphasen, in welchen eine festgelegte Summe an Niederschlag (beispielsweise 0,1 mm/ 1,0 mm) nicht überschritten wurden, ausgeben. Diese Auswertung gibt jedoch nur die längste Trockenphase jedes Jahres an. Daher bleibt unbekannt ob es in einem Jahr eine, zwei oder aber evtl. auch 5 Trockenphasen gegeben hat, welche nur 1 Tag weniger lange andauerten wie die maximale Anhaltedauer. Daher musste eine neue Auswertetechnik entwickelt und in AQUAZIS eingebunden werden. Es wurden verschiedene Optionen integriert, durch welche eine Addition von Zeitreihen beliebiger Parameter möglich wird. So können die Entwicklungen der Lufttemperatur, Luftfeuchte und Verdunstung innerhalb von Zeiten mit wenig Niederschlag betrachtet werden. Dabei wurde der Grenzwert für Tage mit wenig Niederschlag mit den gesetzlichen Vorgaben für Trockenwettertage in NRW gleichgesetzt. Man spricht von einem Trockenwettertag wenn folgende Niederschlagsbedingungen erfüllt sind: Niederschlagssumme am Tag 0,3 mm und Niederschlagssumme am Vortag 0,3 mm. Vergleichend wurden ebenfalls die Entwicklungen der oben genannten Parameter für eine generelle Schwellenwertunterschreitung von 0,3 mm/ Tag untersucht. Dabei zeigten sich folgende Ergebnisse: Die Zunahme der Anzahl der Trockenwettertage ist mit 0,1427 d/jahr deutlich höher als die Zunahme der Tage mit weniger als 0,3 mm Niederschlag mit 0,0311 d/jahr (siehe Abb. 30). Abbildung 30: Zeitreihenreport Trendanalyse Trockenwettertage/ Tage 0,3 mm N

66 8 Ergebnisse Trockenstress 57 Betrachtet man diese Ergebnisse, so stellt man fest, dass es nicht unbedingt viel mehr Tage mit wenig Niederschlag gibt, jedoch entwickelt sich der Trend dahingehend, dass die Tage mit wenig Niederschlag zunehmend in zusammenhängenden Perioden auftreten. Steigende Temperaturen, sowie sinkende Luftfeuchtigkeit in diesen Perioden begünstigen die Verdunstung. Je mehr Wasser aus den Pflanzenoberflächen, sowie aus den Bodenporen verdunstet, desto stärker wird die Wasseraufnahme der Pflanzen- im Besonderen beim Auftreten von lang andauernden Trockenphasen- gehemmt. Es kommt zum Effekt des Trockenstresses. Wie aus den Ergebnissen in Tabelle 24 ersichtlich, begünstigen die aufgezeigten Trendentwicklungen das Auftreten von Trockenstress. Die nach Haude (siehe Kap. 8.1) berechnete Jahressumme der potentiellen Verdunstung in den niederschlagsfreien bzw. niederschlagsarmen Zeitspannen zeigt für beide Betrachtungsweisen eine deutliche Zunahme von 0,7648 mm/jahr bzw. 0,8069 mm/jahr (100% signifikant). Das entspricht in etwa 50 mm seit Gleichzeitig zeigen die Temperaturdaten einen Anstieg um 0,0376 C/Jahr bzw. 0,0448 C/Jahr (Signifikanzniveau von 100%) und die Luftfeuchte nimmt jährlich um -0,0412% bzw. -0,0529 % (Signifikanzniveau von 100%) ab ( Anhang A 13 S. 151f). In der folgenden Abbildung ist der Zeitreihenreport für die Auswertungen zu den Trockenwettertagen dargestellt. Trend der Schwellenwertunterschreitung 0,3 mm/ Tag Signifikanz (Mann- Kendall) Trockenwettertage 0,3 mm/ Tag Signifikanz (Mann- Kendall) Lufttemperatur (Jahresmittel) 0,0376 C/a 100 % 0,0448 C/a 100 % Luftfeuchte (Jahresmittel) - 0,0412 %/a 100 % - 0,0529 %/a 100 % Potentielle Verdunstung 0,7648 mm/a 100 % 0,8069 mm/a 100% (Jahressumme) Anzahl der Tage 0,0311 d/a 46 % 0,1427 d/a 87 % Tabelle 24: Trendentwicklungen Trockenstress

67 8 Ergebnisse Trockenstress 58 Abbildung 31: Zeitreihenreport: Phänomen Trockenstress (Trockenwettertage) an der Station Aachen 8.3 Fazit/ Interpretation Anhand der vorliegenden Messdaten kann zweifelsfrei nachgewiesen werden, dass sowohl die Anzahl von Trockenwettertagen in zusammenhängenden Perioden, als auch das potentielle Auftreten von Trockenstress in Aachen seit 1950 deutlich zugenommen hat. Dies bringt primär Konsequenzen für die Landwirtschaft mit sich. Ertragseinbußen und steigende Kosten durch künstliche Bewässerung sind die Folge. Ob die Pflanzen im untersuchten Gebiet tatsächlich unter Trockenstress leiden ist eher eine Frage für Biologen und kann hier nicht genau analysiert werden, da unklar ist, ab welchen Werten die Pflanzen in unseren Breitengraden unter Wassermangel leiden. Fest steht aber, dass heute potentiell 50 mm mehr an Niederschlag, innerhalb von niederschlagsfreien bzw. niederschlagsarmen Perioden, verdunsten. Das sind immerhin mehr als 6% der jährlichen Niederschlagsmenge in Aachen (wenn man von 800 mm Niederschlag/ Jahr ausgeht).