Problemstellungen, Methoden und Ergebnisse

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1 Niederschlagsmonitoring: Problemstellungen, Methoden und Ergebnisse Bruno Rudolf Abteilung Hydrometeorologie 1 Übersicht des Vortrags: Problemstellungen Globales Niederschlagsmonitoring (GPCC) Regionales Niederschlagsmonitoring (KLIWA etc.) Ausblick (KLIWAS etc.) 2

2 Was versteht man unter Niederschlagsmonitoring? Fortlaufende quantitative Erfassung der gefallenen Niederschläge Eine Bewertung der aktuellen Beobachtungen erfordert aber einen klimatischen Datenhintergrund. Niederschlagsmonitoring besteht also in der zeitnahen Fortführung langer Datenreihen. Im Wasserhaushalt ist der Niederschlag eine flächenbezogene Flussgröße. Die Messdichte muss also eine hinreichend genaue Flächeintegration erlauben. 3 Wozu Niederschlagsmonitoring? Anwendungsbereiche: Planungen im Wasserbau Vorbeugender Hochwasserschutz Warnung vor Starkniederschlägen und Hochwassergefahr Früherkennung von Dürre- und Niedrigwasser Quantifizierung des Wasserkreislaufs, lokal und regional Validierung von Klimamodellen Erfassung des Klimawandels, global und regional 4

3 Die Problematik des Niederschlagsmonitoring Extrem hohe Variabilität des Niederschlags - zeitlich wie räumlich Die echte Messung liefert (nur) Punktdaten. Flächenbezogene Daten erfordern sehr dichte Messnetze. Radar und Satelliten liefern indirekte, aber flächendeckende Information über den Niederschlag 5 Vorhersage: Durchzug von Schauern im Rhein-Main-Gebiet Immer bei mir! 6

4 Vorhersage: Durchzug von Schauern im Rhein-Main-Gebiet 7 Höchste Tagesniederschläge Sommer / Winter an 37 Stationen 14 Stationen Trend deutlich positiv 8 Stationen Trend eher neutral Sommerhalbjahr, z.b. Auerbach 32 Stationen Trend deutlich positiv Winterhalbjahr, z.b. Auerbach 15 Stationen Trend deutlich negativ Sommerhalbjahr, z.b. Erbach 5 Stationen Trend eher neutral Winterhalbjahr, z.b. Erbach 8

5 Übersicht des Vortrags: Problemstellungen Globales Niederschlagsmonitoring (GPCC) Regionales Niederschlagsmonitoring (KLIWA etc.) Ausblick (KLIWAS etc.) 9 Monatliche Niederschlagsanalysen des GPCC 10

6 GPCC precipitation analysis products Routinely produced gridded data sets available within: application: number of stations: 5 days First Guess Anomalies drought monitoring FAO ca. 6,000 2 months Monitoring Product WCRP/GEWEX early reference ca 7,000 Precipitation Reanalyses Full Data Reanalysis V.4 ( ) up to 45,000 - optimized for high spatial density and accuracy - used for model verification and hydrological studies The VASClimO data set V1.1 ( ) ca. 9,000 - optimized for time-series homogeneity and quality - suited for studies on climate variability and trends Global Precipitation Climatology ( normals ) ca. 50,650 - background for all analyses as above 11 Data base for GPCC analysis products April 2009 Stand Sept

7 GPCC Climatological data base Total number of stations : 50, Die VeränderungWetterdienst des Niederschlags über Land Deutscher (DWD, 2006) Niederschlagstrend über den Zeitraum von 1951 bis 2000 in mm 14

8 Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) Frühjahr Sommer Herbst Winter Jahreszeitliche Niederschlagstrends für Nordeuropa und für Südeuropa 15 Reihe der feuchten und trockenen Jahre von 1951 bis 2007 Feuchte Phasen Südfrankreich bis Norditalien Trockene Phasen 1989 (DWD, 2008) 16

9 Deutscher Wetterdienst von 1951 bis 2007 Reihe der feuchten und trockenen Jahre NO-Deutschland bis Nordpolen Feuchte Phasen Trockene Phasen (DWD, 2008) 17 Für Niederschlagsanalysen über Ozean werden Satellitenprodukte von den GPCC-Partnern NOAA und NASA verwendet. Deutscher Wetterdienst Ausdehnung kalter hoher Wolken (Cirrusschirm) Streuung an Eispartikeln Emission von warmen Tropfen Infrarot µm Geostat. Satelliten Auflösung: 4-8 km und Minuten Mikrowellen 85 GHz Polar Sat. (DMSP SSM/I) Auflösung: 15 km 2 (4) Umläufe pro Tag Mikrowellen 19 GHz Polar Sat. (DSMP SSM/I) Auflösung: 50 km 2 (4) Umläufe pro Tag nur über Ozean 18

10 Special climatic features El Nino (Dec Feb. 1998) Precipitation anomaly = deviation from normal (mm/month) La Nina (Dec Feb. 2000) 19 ENSO Index (SOI) und regionale Niederschlagsanomalien 20

11 Übersicht des Vortrags: Problemstellungen Globales Niederschlagsmonitoring (GPCC) Regionales Niederschlagsmonitoring (KLIWA etc.) Ausblick (KLIWAS etc.) 21 KLIWA Klimaveränderung und Konsequenzen für die Wasserwirtschaft ein gemeinsames Projekt der Länder Bayern, Baden-Württemberg, und Rheinland-Pfalz sowie des Deutschen Wetterdienstes Untersuchungen zum Langzeit- und Trendverhalten der Klimagrößen Lufttemperatur, Niederschlag, Starkniederschläge, Verdunstung, Nass- und Trockenperioden, Schneedeckenparameter, Globalstrahlung sowie von Abflussgrößen auf der Basis gemessener Daten (Tageswerte, ff) Sowie die Auswertung regionaler Klimaprojektionen verschiedener Modelle (CLM, REMO, STAR, WETTREG) 22

12 KLIWA: bisher Berichte für das Gebiet Bayern / Baden-Württemberg Beiträge des DWD Lufttemperatur Niederschlag Starkniederschläge Schnee Verdunstung Globalstrahlung Klimatische Wasserbilanz Auswertungen bezogen auf Flusseinzugsgebiete KLIWA-Berichte: 23 Aus dem KLIWA-Monitoringbericht (KLIWA 2006): Veränderung der Häufigkeit von Starkniederschlägen in %, ) Sommer Winter 24

13 Trend der Gebietsniederschläge : Sommerhalbjahr Winterhalbjahr Anzahl der in der Region beobachtete Niederschläge > = 30 mm/d durchschnittlich pro Station (Basis 37 Station) 25 In der Region beobachtete absolut höchste Tagesniederschläge Sommerhalbjahr Winterhalbjahr 160 mm 100 mm (höchster Wert von 37 Stationen, davon höchster Wert im Halbjahr) Alle Daten wurden für diese Auswertung gründlich recherchiert und kontroliert. Dies ist vor einer Auswertung sehr seltener Extremwerte sehr wichtig. 26

14 Zusammenfassung der Ergebnisse Deutlich unterschiedliche Trends von Station zu Station Deutliche Zunahme der Gebietsniederschläge im Winter geringe Abnahme im Sommer Deutliche Zunahme der Häufigkeit von Starkniederschlägen (> 30 mm/d) in Raum und Zeit im Winter, geringe Zunahme auch im Sommer Stärkere Ausprägung der Trends in den höheren Lagen Keine ausgeprägte Zunahme der bisher beobachteten Maximalwerte im Jahr und Sommerhalbjahr, geringe Zunahme im Winterhalbjahr 27 28

15 RADOLAN Methode: Kombination von Radar und Bodenmessdaten (Echtzeit) Eigenschaften: Zeitnahe stündliche Rasterdaten hohe räumliche Auflösung: 1km (fast) vollständige Flächenabdeckung sehr realistische räumliche Strukturen 29 Die Datenbasis für RADOLAN Ombrometer-Stationen (Automaten) inzwischen 1300 Stationen (Echtzeit) Radar-Niederschlagsbeobachtungen Radarverbund, 16 Standorte, Radius 125 km. C-Band 5cm, Niederschlags-Scan 5min 30

16 Extremniederschlag in Dortmund am 26. Juli 2008 Station Dortmund-Univ.: 125,2 mm in 1 Stunde 175,5 mm in 2 Stunden 200,2 mm in 2,5 Stunden RADOLAN Kombination der Messungen von Dortmund: Radar und den 200 Wetterstationen mm in 2,5 h Die Wahrscheinlichkeit, einen solchen Extremwert an einer Wetterstation zu erfassen, liegt unter 10%. Flächenwert RADOLAN: 129 mm in 2,5 Stunden 31 Die höchsten je beobachteten Niederschläge und ihre Andauer Füssen 126 mm in 8 min ( ) Zinnwald/Erzgeb. 312 mm/d ( ) Dortmund 176/2h ( ) 32

17 Übersicht des Vortrags: Problemstellungen Globales Niederschlagsmonitoring (GPCC) Regionales Niederschlagsmonitoring (KLIWA etc.) Ausblick (KLIWAS etc.) 33 KLIWAS Auswirkungen des Klimawandels auf Wasserstraßen und Schifffahrt - Entwicklung von Anpassungsoptionen 34

18 Hochwasser, Niedrigwasser, Dürren: Ein grenzübergreifendes Problem Anstehende Aufgaben: Räumliche Erweiterung der Datenbasis und Analysen zur Erfassung der vollständigen Flusseinzugsgebiete Bestimmung der Genauigkeit der Analyseergebnisse Bewertung der Ergebnisse regionaler Klimamodelle 35 Methodische Verbesserung der Niederschlagsanalyse durch Berücksichtigung der objektiv klassifizierten Wetterlagen XX AA T SW ZA F SW AA F SW ZZ F Objektive Wetterlagenklassifikation (Bissolli &Dittmann, DWD, KSB 2002) 36

19 Bewertung der vorhandenen regionalen Klimaprojektionen REMO CLM WETTREG STAR +30%, +20%, - 10%, + 10%, - 10%, Datenquelle: MPI i.a. des Umweltbundesamtes, 2006 Datenquelle: MPI-M/MaD i.a. des BMBF, 2007 Datenquelle: Meteo-Research i.a. des Umweltbundesamtes, 2006 Datenquelle: PIK Vergleich der berechneten prozentualen Änderung des Niederschlags Projektionszeitraum gegen Kontrollzeitraum Weitere Ziele für die kommenden Jahre Verbesserung der Niederschlagsregionalisierung (Wetterlagenbezogen) Klimatologische Auswertung der RADOLAN-Niederschlagsfeldern Neue Versionen GPCC-Produkte Full Data und VASClimO Kopplung der GPCC-Analysen mit HOAPS-Daten (GPCC und CMSAF) Analyse der täglichen Niederschläge für Europa (GPCC und RCC) 38

20 Es gibt auch Tage, an denen es nicht regnet Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! 39 Klimadatenbestände im Climate Data Center (CDC) im DWD MMC CM-SAF NKDZ WZN Gemeinsame Standards und Zugriffswege ACD Weitere Klimadatenbestände 40