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Aus mehreren Datenquellen wurde ein neuer globaler Niederschlagsdatensatz für die Zeit 1951-2000 generiert, der unter der Bedingung einer Mindestverfügbarkeit von 90 % genau 9.343 Stationen umfasst. Die betreffenden Zeitreihen wurden einer umfassenden Qualitätskontrolle unterzogen, was zu äußerst zahlreichen Korrekturen führte, einschließlich Tests auf Ausreißer und Homogenität sowie Homogenisierung. Daraus entstand ein Gitterpunktdatensatz in 0,5° x 0,5°- Auflösung, was für die Landgebiete (ausgenommen Grönland und Antarktis) rund 71.000 Gitterpunkte ergibt, und über INTERNET frei verfügbar bereitgestellt. Davon ausgehend und unter Nutzung weiterer vorliegender Datensätze, insbesondere der Temperatur, wurden zunächst einige grundlegende Untersuchungen zur globalen und regionalen Klima- und Niederschlagsvariabilität durchgeführt. Diese Arbeiten umfassten Analysen der Veränderungen des global gemittelten Niederschlages und potentieller Einflussgrößen, die Neuberechnung der globalen Klimaklassifikation nach Köppen, Untersuchungen zur raumzeitlichen Struktur von Niederschlagsänderungen global sowie speziell in Afrika und schließlich Analysen der raumzeitlichen Beziehungen zwischen großräumiger atmosphärischer Zirkulation und Niederschlag im nordatlantisch-europäischen Bereich. Für weitergehende statistische Analysen wurde eine neue Methode der vollständigen Zeitreihenmodellierung entwickelt, um die die in diesen Reihen enthaltenen signifikanten Variationskomponenten durch Regressionstechniken zu erfassen und in ihrem raumzeitlichen Verhalten darzustellen. Dabei lag ein Schwerpunkt dieser Arbeiten auf der Extremwertanalyse, die es nun gestattet, unabhängig vom Verteilungstyp für beliebige Schwellenwerte den zeitlichen Verlauf der Unter- sowie Überschreitungswahrscheinlichkeit anzugeben und somit zu erkennen, inwieweit das Klima extremer geworden ist. Dabei zeigte sich je nach Region die Gumbel- oder die Weibull-Verteilung als geeignet. Regionale Schwerpunkte waren dabei u.a. Deutschland bzw. Europa, auch hinsichtlich der Erstellung neuer Klimatrendkarten nach der üblichen linearen Methode (der kleinsten Quadrate) sowie der innovativen. Weiterhin wurden nach der innovativen Methode Klimamodelldaten des Hamburger Max-Planck-Instituts für Meteorologie (IPCC Szenario A2) hinsichtlich des Niederschlag-Extremverhaltens in Europa untersucht. Schließlich erfolgte eine Abschätzung der Wiederkehrzeiten täglicher Extremniederschläge in Deutschland und deren Unsicherheit.

In Ergänzung zu einem vorangegangenen Projekt (Schönwiese et al., 2005) ist in der vorliegenden Studie eine weitere extremwertstatistische Untersuchung durchgeführt worden. Dazu wurden auf der Basis von täglichen Klimadaten aus Hessen und Umgebung (49°N bis 52°N, 7°O bis 11°O), und zwar der Temperatur von 53 Stationen und des Niederschlages von 84 Stationen, Schwellen extremer Werte definiert, um die Anzahl der Über- bzw. Unterschreitungen dieser Schwellen auf signifikante Trends hin zu untersuchen. Bei der Temperatur findet sich dabei eine systematische Zunahme von Hitzetagen (Maximumtemperatur über 30 °C) im August, wohingegen im Juli fast keine, und im Juni nur vereinzelt signifikante Zunahmen von Hitzetagen gefunden wurden. Hierbei zeigt sich, wie auch bei anderen Temperatur-Schwellen eine Abnahme der Signifikanz mit zunehmender Schwellenhöhe, was durch selteneres Auftreten besonders extremer Ereignisse verursacht wird. Im Winter und Frühjahr hat entsprechend die Anzahl der Frost- bzw. Eistage (Minimum- bzw. Maximumtemperatur unter 0 °C) signifikant abgenommen. Besonders ausgeprägt ist dies für die Frosttage im Frühling der Fall. Beim Niederschlag hat im Sommer, wiederum vor allem im August, die Anzahl von Trockentagen zugenommen. Extrem hohe Niederschlagssummen sind dagegen in dieser Jahreszeit seltener geworden, in den anderen Jahreszeiten jedoch häufiger. Vor allem der März zeichnet sich durch verbreitet hochsignifikante Zunahmen von Tagen mit Starkniederschlägen aus. Die Erhaltungsneigung von besonders warmen bzw. kalten Witterungen hat sich in den meisten Monaten nicht signifikant verändert. Es ist jedoch eine Neigung zu kürzeren relativ einheitlichen Witterungsabschnitten im Februar und März, sowie zu längeren im Oktober und November zu beobachten. Diese Ergebnisse sind jedoch vermutlich nicht sehr robust, da sich bei einer Verkürzung des Zeitfensters der Autokorrelationsfunktion die Signifikanzen teilweise (vor allem im April) deutlich verändern. Bei den Trends der Zahl der Trockenperioden erkennt man im Sommer einen positiven Trend; sie nehmen somit zu. Dies gilt sowohl für die 7-tägigen als auch für die 11-tägigen Trockenperioden. Die übrigen Jahreszeiten zeigen bei den 7-tägigen Trockenperioden nur schwache oder negative Trends. Bei den 11-tägigen Trockenperioden gilt dies nur für das Frühjahr und den Herbst, im Winter sind die Trends im Norden überwiegend positiv, im Süden negativ. Betrachtet man die Länge der längsten Trockenperioden, so nimmt diese im Sommer zu, im Frühjahr und im Gesamtjahr jedoch ab. Im Herbst ist das Bild uneinheitlich; dies kann aber auch daran liegen, dass lange sommerliche Trockenperioden in den Herbst hineinreichen und dann dort gezählt werden. Ein weiterer Aspekt ist die Analyse der Anzahl und Länge bestimmter Witterungsabschnitte (Clusteranalyse), die durch relativ hohe oder tiefe Temperatur bzw. relativ wenig bzw. viel Niederschlag definiert sind. So können beispielsweise Tage mit weniger als 1 mm Niederschlag als Trockencluster bezeichnet werden. Dabei erkennt man im Sommer einen Trend zu mehr Trockenclustern,in Übereinstimmung mit den oben genannten Ergebnissen, in den übrigen Jahreszeiten und im Gesamtjahr jedoch einen Trend zu weniger Trockenclustern. Innerhalb des Sommers ist dieser Trend im August am stärksten, in den übrigen Jahreszeiten im März, Oktober und Dezember. Bei den Clustern von Feuchteereignissen, das heißt Tagen mit relativ viel Niederschlag, ist das Bild umgekehrt. Im Sommer nimmt deren Zahl ab, ansonsten nimmt sie zu. Die stärksten Trends sind dabei wiederum im August (Abnahme) bzw. im März, Oktober und Dezember (jeweils Zunahme) zu erkennen. Alle diese Trends werden im der Regel umso schwächer, je höher die Schranke der Niederschlagsmenge gewählt wird. Bei den Temperaturdaten sind die Trends von Frost- und Eistagen nur im November überwiegend positiv, in allen Wintermonaten (Dezember, Januar und Februar) jedoch fast ausschließlich negativ. Darin spiegelt sich somit der Trend zu höheren Temperaturen wider. Bei den Wärmeclustern ändern sich die Trends mit der Höhe der Schranke. Bei der Schranke von 25°C zeigen der Juli, insbesondere aber der August positive Trends. Bei der 30°C-Schranke bleibt der Augusttrend positiv, der Julitrend wird dagegen negativ. Bei der Schranke von 35°C werden die Augusttrends dann deutlich geringer, während die Julitrends, wenn auch schwächer ausgeprägt, negativ bleiben. Die Trends im Juni sind dagegen insgesamt schwach. Betrachtet man die Signifikanz der Trends, so sind insbesondere die Trends bei hohen Schranken weniger signifikant. Dies gilt für die hohen Niederschlagschranken (20mm, 30mm, 95%-Perzentil, 99%-Perzentil) ebenso wie für die hohen Temperaturschranken (30°C, 35°C). Weiterhin ist die Signifikanz dann niedrig, wenn die Zahl der Cluster im betrachteten Zeitraum klein ist. In Monaten und Jahreszeiten, in denen nur wenige Cluster auftreten, ist der Trend der Zahl der Cluster meist nicht signifikant. Insgesamt zeigen beim Niederschlag die untere Schranke von 1mm sowie die oberen Schranken von 10mm und 90% die signifikantesten Trends. Bei den Temperaturdaten ist das bei den Frosttagen generell, bei den Eistagen im Januar und Februar sowie bei den sommerlichen Clustern mit einer Tagesmaximumtemperatur von über 25°C der Fall (mit zum Teil über 95% bzw. 99% Signifikanz).

In dieser Studie wurden stationsbezogene Messdaten der bodennahen Lufttemperatur, des Niederschlages und des Windes in Deutschland und zum Teil auch in Mitteleuropa für den Zeitraum 1901 bzw. 1951 bis 2000 im Hinblick auf Änderungen ihres Extremverhaltens untersucht. Hierfür wurde ein bimethodischer Ansatz gewählt. Die als Methode I bezeichnete "zeitlich gleitende Extremwertanalyse" definiert für den betrachteten (gleitenden) Zeitraum feste Schwellen. An die Zeitreihen der Schwellenüber- bzw. Unterschreitungen wurden sowohl empirische, als auch theoretische Häufigkeitsverteilungen angepasst, aus denen extremwert-theoretische Größen wie Wartezeitverteilung, Wiederkehrzeit und Risiko abgeleitet wurden. Die Methode II der "strukturorientierten Zeitreihenzerlegung" sucht, basierend auf einer zugrundegelegten theoretischen Verteilung, nach zeitabhängigen Parametern der zugehörigen Wahrscheinlichkeitsdichte. Hierdurch lassen sich zeitabhängige Wahrscheinlichkeiten für das Über- bzw. Unterschreiten von Schwellen angeben. Die gleitende Analyse zeigt bei Niederschlagsmonatsdaten in ganz Deutschland für untere Schranken einen Trend zu seltenerem Auftreten von Extremereignissen. Bei oberen Schranken ist hingegen im Osten einen Trend zu seltenerem, im Westen einen Trend zu häufigerem Auftreten von Extremereignissen zu erkennen. Im Osten ergibt sich also insgesamt ein Trend zu weniger extremen Monatsniederschlagssummen, im Westen ein Trend zu höheren onatsniederschlagssummen. Bei den Niederschlagstagesdaten, bei denen nur die Untersuchung oberer Schranken sinnvoll ist, sind die Ergebnistrends denen der Niederschlagsmonatsdaten in ihrer regionalen Verteilung ähnlich. Allerdings sind die Trends hier schrankenabhängig. Insbesondere in Norddeutschland ergibt sich dabei für relativ niedrige Schranken ein Trend zu kleineren Überschreitungshäufigkeiten, für hohe Schranken hingegen ein Trend zu größeren Überschreitungshäufigkeiten. Damit ergibt sich insgesamt ein Trend zu extremeren Tagesniederschlägen. Bei den Temperaturdaten zeigen die Ergebnisse der gleitenden Analyse der Monatsdaten mit wenigen Ausnahmen ein selteneres Unterschreiten unterer Schranken (also: Kälteereignis). Dieses Verhalten ist bei den Temperaturtagesdaten sogar flächendeckend zu beobachten. Für obere Schranken (also: Hitzeereignis) ergibt sich im allgemeinen ein Trend zu häufigerem Auftreten von Extremereignissen. Allerdings ist dieser Trend nicht flächendeckend zu beobachten. Vielmehr gibt es in allen Regionen Deutschlands einzelne Stationen, bei denen ein Trend zu seltenerem Überschreiten oberer Schranken festzustellen ist. Bei der "strukturorientierten Zeitreihenzerlegung" wurden folgende Ergebnisse erzielt: Die Wahrscheinlichkeitsdichten der monatlichen und saisonalen Temperatur-Daten weisen überwiegend positive Trends im Mittelwert auf, die Streuung hat sich hier nur in Ausnahmefällen verändert. Dies führte zu teilweise deutlich gestiegenen Wahrscheinlichkeiten für besonders warme Monats- und saisonale Mittel im 20. Jh. (Ausnahme: Herbst im Datensatz 1951 bis 2000). Entsprechend sanken in diesem Zeitraum verbreitet die Wahrscheinlichkeiten für extrem kalte Monats- und saisonale Mittel. Ebenso stiegen dieWahrscheinlichkeiten für Häufigkeiten von besonders warmen Tagen (über dem 10%-Perzentil) ab 1951 in allen Jahreszeiten, besonders im Winter für die Tagesmaximum-Temperaturen. Dies korrespondiert mit einer beschleunigten Häufigkeits-Abnahme von besonders kalten Tagen in allen Jahreszeiten, besonders in Süddeutschland. Beim Niederschlag dominieren ausgeprägt jahreszeitliche Unterschiede: Im Winter findet sich sowohl ein Trend zu höheren Monats- und saisonalen Summen, als auch eine erhöhte Variabilität, was verbreitet zu einer deutlichen Zunahme von extrem hohen Niederschlagssummen in dieser Jahreszeit führt. Im Sommer hingegen wurde ein Trend zu einer verringerten Variabilität gefunden, wodurch auch extrem hohe monatliche und saisonale Niederschlagssummen in weiten Teilen Mitteleuropas in dieser Jahreszeit seltener geworden sind. Entsprechend haben Tage mit hohen (über dem 10%-Perzentil) und auch extrem hohen (über dem 5%- und 2%-Perzentil) Niederschlagssummen im Sommer verbreitet abgenommen, in den anderen Jahreszeiten (vor allem im Winter und in Westdeutschland) jedoch zugenommen. Beim Wind sind die Ergebnisse recht uneinheitlich, so dass hier eine allgemeine Charakterisierung schwer fällt. Tendenziell nehmen die Häufigkeiten extremer täglicher Windmaxima im Winter zu und im Sommer ab. Dies gilt jedoch nicht für küstennahe Stationen, wo auch im Winter oft negative Trends extremer Tagesmaxima beobachtet wurden - In Süddeutschland hingegen finden sich auch im Sommer positive Trends in den Häufigkeiten extrem starker Tagesmaxima. Jedoch sind die untersuchten Daten (Windmaxima über Beaufort 8 und mittlere monatliche Windgeschwindigkeiten) wahrscheinlich mit großen Messfehlern behaftet und zudem für die hier durchgeführten Analysen nur bedingt geeignet. Es hat sich somit gezeigt, dass das Extremverhalten von Klimaelementen, wie Temperatur und Niederschlag, im 20. Jhr. sehr starken Änderungen unterworfen war. Diese Änderungen im Extremen wiederum sind sehr stark von Änderungen des "mittleren" Zustandes dieser Klimaelemente abhängig, welcher durch statistische Charakteristika wie Mittelwert und Standardabweichung (bzw. allgemeiner Lage und Streuung) beschrieben werden kann.

Vorwort zur 1. Auflage Klima ist vor allem deswegen nicht nur von wissenschaftlichem, sondern auch von öffentlichem Interesse, weil es veränderlich ist und weil solche Änderungen gravierende ökologische sowie sozioökonomische Folgen haben können. Im Detail weisen Klimaänderungen allerdings komplizierte zeitliche und räumliche Strukturen auf, deren Erfassung und Interpretation alles andere als einfach ist. Bei den zeitlichen Strukturen stehen mit Recht vor allem relativ langfristige Trends sowie Extremereignisse im Blickpunkt, erstere, weil sie den systematischen Klimawandel zum Ausdruck bringen und letztere wegen ihrer besonders brisanten Auswirkungen. Hier geht es um den erstgenannten Aspekt, zu dem nun noch die räumlichen Strukturen treten. Der relativ langfristige und somit systematische Klimawandel läuft nämlich regional sehr unterschiedlich ab, was am besten in Trendkarten zum Ausdruck kommt. Solche regionalen, zum Teil sehr kleinräumigen Besonderheiten sind insbesondere beim Niederschlag sehr ausgeprägt. Schließlich sind die räumlichen Trendstrukturen auch jahreszeitlich bzw. monatlich sehr unterschiedlich. In unserer Arbeitsgruppe hat sich Jörg Rapp im Rahmen seiner Diplom- und insbesondere Doktorarbeit intensiv mit diese Problem beschäftigt, was zur Publikation des „Atlas der Niederschlags- und Temperaturtrends in Deutschland 1891-1990“ (Rapp und Schönwiese, 2. Aufl. 1996) sowie des „Climate Trend Atlas of Europe – Based on Observations 1891-1990“ (Schönwiese und Rapp, 1997) geführt hat. Die große Beachtung, die insbesondere der Klimatrendatlas Deutschland gefunden hat, ließ es schon lange als notwendig erscheinen, eine Aktualisierung vorzunehmen. Dieser Aufgabe hat sich in Form eines Fortgeschrittenenpraktikums Herr Reinhard Janoschitz gewidmet und die Aktualisierung für die Zeit 1901-2000, einschließlich Subintervallen, vorgenommen. Zudem hat er für 1951-2000 noch das Klimaelement Sonnenscheindauer hinzugenommen. Zur Zeit ist er im Rahmen seiner Diplomarbeit mit einer Neubearbeitung des Europäischen Klimatrendatlas befasst. Mit der Publikation des hier vorliegenden „Klimatrend-Atlas Deutschland 1901-2000“ werden in insgesamt 178 Karten (davon 20 Karten auch in Farbdarstellung in den Text integriert) wieder umfangreiche Informationen zum Klimawandel in Deutschland vorgelegt, und zwar mit Hilfe einer linearen Trendanalyse hinsichtlich der boden-nahen Lufttemperatur, des Niederschlags und der Sonnenscheindauer für die Zeit 1901-2000 sowie für die Subintervalle 1931-1960, 1961-1990 und 1971-2000 – Sonnenscheindauer allerdings nur 1951-2000 und 1971-2000 –, jeweils aufgrund der jährlichen, jahreszeitlichen und monatlichen Beobachtungsdaten. Die Signifikanz der Trends ist im (schwarz/weiß wiedergegebenen) Kartenteil durch Rasterung markiert. Methodisch lehnt sich die Analyse somit eng an die oben zitierte Arbeit von Rapp und Schönwiese (1996) an, wo auch ausführliche textliche Erläuterungen zu finden sind (ebenso in Rapp, 2000); deswegen wurde hier der Textteil sehr knapp gehalten. Hingewiesen sei schließlich auf ebenfalls für Deutschland durchgeführte Analysen klimatologischer Extremereignisse, die ebenfalls in der Reihe unserer Instituts-mitteilungen publiziert sind (Jonas et al., 2005; Trömel, 2005). Frankfurt a.M., im Herbst 2005 Christian-D. Schönwiese Vorwort zur 2. Auflage Das erfreulich große Interesse hat eine 2. Auflage erforderlich gemacht, die neben kleineren redaktionellen Verbesserungen bzw. Aktualisierungen vor allem die Erweiterung der in Kap. 4 vorgestellten Zeitreihen und einen ergänzenden Tabellenanhang jeweils bis 2007 enthält. So erfüllt dieser Atlas hoffentlich auch weiterhin seinen Informations-zweck. Im übrigen ist der im Vorwort zur 1. Auflage erwähnte „Klima-Trendatlas Europa“ mittlerweile als Nr. 7 (2008) der Reihe unserer Institutsberichte erschienen. Frankfurt a.M., im Sommer 2008 Christian-D. Schönwiese