TY - CHAP A1 - Schönwiese, Christian-Dietrich A1 - Trömel, Silke T1 - Langzeitänderungen des Niederschlages in Deutschland T1 - Long-term change of precipitation in Germany T2 - Warnsignal Klima : wissenschaftliche Fakten ; [mehr Klimaschutz - weniger Risiken für die Zukunft] / Wissenschaftliche Auswertungen. Hrsg.: José L. Lozán ... In Kooperation mit GEO N2 - Die im Industriezeitalter und im globalen Mittel beobachtete Erwärmung der unteren Atmosphäre zeigt ausgeprägte regional-jahreszeitliche Besonderheiten (IPCC 2001, SCHÖNWIESE 2003, 2004). Dies gilt in noch höherem Maß für den Niederschlag (vgl. Kap. 3.1.2 und 3.1.8). Die Vermutung, dass eine solche Erwärmung zu einer Intensivierung des hydrologischen Zyklus führt, was im Prinzip zunächst richtig ist (vgl. Kap. 3.1.2), erweist sich jedoch als viel zu simpel, wenn daraus einfach auf eine generelle Niederschlagszunahme geschlossen wird. Dies gilt sogar innerhalb einer so kleinen Region wie Deutschland. Denn obwohl Deutschland im Mittel überproportional an der »globalen« Erwärmung teilnimmt (SCHÖNWIESE 2003, 2004), zeigen die Langzeitänderungen des Niederschlages im Detail ganz unterschiedliche Charakteristika. Dabei kann die hier vorgestellte Beschreibung der in Deutschland beobachteten Niederschlagtrends subregional noch wesentlich verfeinert werden, vgl. z.B. Analyse für Sachsen (FRANKE et al. 2004), da der Niederschlag eine nur geringe räumliche Repräsentanz aufweist (SCHÖNWIESE & RAPP 1997). Zeitliche Änderungen von Klimaelementen lassen sich nun in ganz unterschiedlicher Weise betrachten. Am meisten verbreitet sind lineare Trendberechnungen, wie sie auch einem Teil der hier vorliegenden Studie zugrunde liegen. Es können aber auch Trends anderer statistischer Kenngrößen als des Mittelwertes von Interesse sein, z.B. der Varianz. Häufigkeitsverteilungen, die in normierter Form Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen heißen, erlauben die Bestimmung solcher Kenngrößen in Form der Verteilungsparameter. Wird unter Nutzung geeigneter Verteilungen (z.B. Normal- oder Gumbelverteilung, vgl. unten Abb. 3.1.6-4) eine statistische Modellierung der jeweils betrachteten klimatologischen Zeitreihe vorgenommen, werden Aussagen über die Unter- bzw. Überschreitungswahrscheinlichkeiten bestimmter Schwellenwerte möglich, in verallgemeinerter Form für beliebige Schwellen und Zeiten (TRÖMEL 2004). Da dieser extremwertorientierte Aspekt von großer Wichtigkeit ist, soll auch ihm hier nachgegangen werden (vgl. alternativ Kap. 3.1.7 und 3.1.10). Die im Folgenden verwendeten Daten sind jeweils Monatssummen des Niederschlages 1901–2000 an 132 Stationen in Deutschland (teilweise unter Einbezug einiger Stationen in den angrenzenden Ländern), einschließlich der daraus abgeleiteten Flächenmittelwerte (sog. Rasterdaten; Quelle: Deutscher Wetterdienst, siehe u.a. MÜLLER-WESTERMEIER 2002; vgl. weiterhin RAPP & SCHÖNWIESE 1996, dort auch Hinweise zur Homogenitätsprüfung, sowie RAPP 2000). N2 - Trends of observed precipitation in Germany during the past century show striking particularities in different seasons, months, and subregions. Most pronounced is an increase in winter, particularly in western and southern regions, whereas in summer the indications of more dryness exist which are, however, interrupted by heavy precipitation episodes. Analyse of the probability of monthly precipitation exceeding defined upper or lower thresholds, respectively, reflect this behaviour where, for example, the probability that heavy precipitation occurs in January has increased nearly at all observation stations but decreased in August at the majority of northern and eastern stations. Y1 - 2005 UR - http://publikationen.ub.uni-frankfurt.de/frontdoor/index/index/docId/4009 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hebis:30-14888 UR - http://www.geo.uni-frankfurt.de/fb/fb11/iau/klima/PDF_Dateien/schoentroem_pdf.pdf SN - 978-3-00-002925-7 SP - 182 EP - 187 ER -