Statistical separation of observed global and European climate data into natural and anthropogenic signals

Observed global and European spatiotemporal related fields of surface air temperature, mean-sea-level pressure and precipitation are analyzed statistically with respect to their response to external forcing factors such as anthropogenic greenhouse gases, anthropogenic sulfate aerosol, solar variations and explosive volcanism, and known internal climate mechanisms such as the El Niño-Southern Oscillation (ENSO) and the North Atlantic Oscillation (NAO). As a first step, a principal component analysis (PCA) is applied to the observed spatiotemporal related fields to obtain spatial patterns with linear independent temporal structure. In a second step, the time series of each of the spatial patterns is subject to a stepwise regression analysis in order to separate it into signals of the external forcing factors and internal climate mechanisms as listed above as well as the residuals. Finally a back-transformation leads to the spatiotemporally related patterns of all these signals being intercompared. Two kinds of significance tests are applied to the anthropogenic signals. First, it is tested whether the anthropogenic signal is significant compared with the complete residual variance including natural variability. This test answers the question whether a significant anthropogenic climate change is visible in the observed data. As a second test the anthropogenic signal is tested with respect to the climate noise component only. This test answers the question whether the anthropogenic signal is significant among others in the observed data. Using both tests, regions can be specified where the anthropogenic influence is visible (second test) and regions where the anthropogenic influence has already significantly changed climate (first test)

Empirisch-statistische Analyse von Wechselbeziehungen zwischen Klimasystem und Anthroposphäre in neoklimatologischer Zeit

Diese Arbeit besteht aus zwei Teilen. Im ersten Teil wurde der Einfluss der anthropogen verursachten Erhöhung der atmosphärischen Konzentration von Treibhausgasen auf beobachtete Klimaelemente für die letzten 100 bis 120 Jahre untersucht. Die bodennahe Lufttemperatur wurde in unterschiedlicher räumlicher Auflösung und Abdeckung analysiert: Globales und hemisphärische Mittel, 84 flächengleiche Gebietsmittel globaler Abdeckung und 5°x5°-Gitterpunkte für die europäische Region, für die außerdem der auf Meeresniveau reduzierte Luftdruck und der Niederschlag untersucht wurden. Es wurde ein empirisch-statistischer Ansatz verwendet, der die Datenfelder zunächst in ihre räumlichen und zeitlichen Hauptstrukturen zerlegt (EOF-Zerlegung) und nachfolgend Regressionsbeziehungen zwischen den zeitlichen Hauptstrukturen (Zielgrößen) und den potenziellen Einflussgrößen mittels einer Selektionsstrategie (schrittweise Regression) findet, was zu einer Signaltrennung bezüglich der unterschiedlichen anthropogenen sowie natürlichen Einflüsse führt. Durch eine Abschätzung der Überzufälligkeit der Signal-Rausch-Verhältnisse wurden die Signifikanzen der einzelnen Signale berechnet. Als anthropogene Einflussgrößen wurden neben der logarithmierten Treibhausgaskonzentration (GHG) noch die Konzentration von troposphärischem Sulfat (SUL) aus anthropogenen Quellen verwendet. Die natürlichen Einflussgrößen umfassen Schwankungen der Solarkonstanten (SOL), Strahlungsantrieb explosiver Vulkanausbrüche (VUL), den Southern Oscillation Index (SOI, als Maß für das El-Nino-Phänomen) und den Nord-Atlantik-Oszillations-Index (NAO). In der globalen und den hemisphärischen Mitteltemperaturen dominiert das GHG-Signal. Es unterscheidet sich dabei hochsignifikant vom Zufall und von der natürlichen Variabilität und weist eine mittlere Signalamplitude von etwa 0,5 K auf. Das SUL-Signal ist hier, wie auch in den anderen Datensätzen, unplausibel, was an den fragwürdigen verwendeten Einflüssen liegt, welche die zugrundeliegenden Prozesse nicht hinreichend erfassen. In den räumlich differenzierten Datensätzen ist der zufallsartige Anteil in den Zeitreihen generell höher als in den gemittelten, was die Signifikanzen der GHG-Signale herabsetzt. In Europa ist vor allem im Winter die NAO dominant, was dort zusätzlich den Nachweis des GHG-Signals erschwert. Im europäischen Luftdruck und Niederschlag werden zwar ebenfalls GHG-Signale gefunden, die jedoch aufgrund der hohen Rauschkomponente nur sehr schwach signifikant sind. Des Weiteren ist die Wirkung der anthropogenen Erhöhung der Treibhausgase auf diese Klimaelemente indirekter als bei der Temperatur, wodurch die statistische Ähnlichkeitsbetrachtung hier eventuell auch natürlich verursachte Trendkomponenten irrtümlich als anthropogen selektiert. Im zweiten Teil der Arbeit wurden Witterungseinflüsse auf Ernteerträge in der BRD (West) von 1950-1998 untersucht. Die Ertragsdaten der 21 untersuchten Fruchtarten sind mit ausgeprägten Trends behaftet, die wahrscheinlich zum weitaus überwiegenden Teil durch gewollte Ertragssteigerungen verursacht worden sind. Diese sog. Züchtungsvarianz wurde daher mittels eines Gaußschen Tiefpassfilters von der interannulären Variabilität getrennt, welche Umwelteinflüssen zugeordnet wird. Hierdurch können keine Wirkungen langfristiger Klimatrends auf die Erträge untersucht werden. Als meteorologische Parameter wurden Bundeslandmittel der bodennahen Lufttemperatur und des Niederschlages in monatlicher Auflösung verwendet. Die quadrierten Klima- Zeitreihen sind ein Maß für extreme Anomalien. Durch Bildung von Produkten bzw. Quotienten aus Temperatur und Niederschlag erhält man Zeitreihen, welche die kombinierte Wirkung beider Klimaelemente beschreiben. Die Witterungsabhängigkeiten der Erträge wurden durch Korrelation und Regression (schrittweise Regression) mit den meteorologischen Parametern quantifiziert. Hierbei zeigte sich unter anderem ein negativer Einfluss feucht-warmer April-Anomalien auf Getreide-Erträge. Des Weiteren konnten Ernteeinbrüche verschiedener Fruchtarten mit extrem trocken-heißen Witterungsperioden im Sommer in Verbindung gebracht werden. Korrelationen und Regressionskoeffizienten von quadratischen Einflussreihen sind fast ausschließlich negativ. Somit wirken sich vor allem extreme Anomalien der meteorologischen Parameter ertragsmindernd aus. Mit Hilfe einer Monte-Carlo-Simulation konnte die Überzufälligkeit der durch die meteorologischen Parameter erklärten Varianzen an den Erträgen qualitativ bewertet werden. In etwa 40% der untersuchten Beziehungen ist ein Witterungsein deutlich sichtbar. Des Weiteren ist eine Untersuchung der Veränderungen (Intensität und Häufung) extremer Witterungen, vor allem sommerlicher Hitzeperioden, nötig, um den Klima-Impakt auf deutsche Ernteerträge besser abzuschätzen. Auch ist die Frage noch offen, ob langfristige anthropogene Klimaänderungen, wie sie hier detektiert worden sind, mit Änderungen des Extremwertverhaltens verknüpft sind

Auftreten und Andauer extremer Witterungsereignisse in Hessen (1951 – 2000) : Abschlussbericht zur Ergänzung des INKLIM-Forschungsvorhaben Nr. 2004.090353876-3 (Bestellung Nr. 4500165141) im Auftrag der Hessischen Landesanstalt für Umwelt und Geologie (HLUG)

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)

Statistical analyses for the purpose of an early detection of global and regional climate change due to the anthropogenic greenhouse effect

The assumption that mankind is able to have an in uence on global or regional climate, respectively, due to the emission of greenhouse gases, is often discussed. This assumption is both very important and very obscure. In consequence, it is necessary to clarify definitively which meteorological elements (climate parameters) are in uencend by the anthropogenic climate impact, and to which extent in which regions of the world. In addition, to be able to interprete such an information properly, it is also necessary to know the magnitude of the different climate signals due to natural variability (for example due to volcanic or solar activity) and the magnitide of stochastic climate noise. The usual tool of climatologists, general circulation models (GCM) suffer from the problem that they are at least quantitatively uncertain with regard to the regional patterns of the behaviour of climate elements and from the lack of accurate information about long-term (decadal and centennial) forcing. In contrast to that, statistical methods as used in this study have the advantage to test hypotheses directly based on observational data. So, we focus to the very reality of climate variability as it has occurred in the past. We apply two strategies of time series analyis with regard to the observed climate variables under consideration. First, each time series is splitted into its variation components. This procedure is called 'structure-oriented time series separation'. The second strategy called 'cause-oriented time series separation' matches various time series representing various forcing mechanisms with those representing the climate behaviour (climate elements). In this way it can be assessed which part of observed climate variability can be explained by this (combined) forcing and which part remains unexplained.Englische Kurzfassung (20 S.) des Forschungsberichtes 297 41 132 : Statistische Analyse zur Früherkennung globaler und regionaler Klimaänderungen aufgrund des anthropogenen Treibhauseffektes. ( http://publikationen.ub.uni-frankfurt.de/volltexte/2006/2471/

Statistical analyses for the purpose of an early detection of global and regional climate change due to the anthropogenic greenhouse effect

The assumption that mankind is able to have an in uence on global or regional climate, respectively, due to the emission of greenhouse gases, is often discussed. This assumption is both very important and very obscure. In consequence, it is necessary to clarify definitively which meteorological elements (climate parameters) are in uencend by the anthropogenic climate impact, and to which extent in which regions of the world. In addition, to be able to interprete such an information properly, it is also necessary to know the magnitude of the different climate signals due to natural variability (for example due to volcanic or solar activity) and the magnitide of stochastic climate noise. The usual tool of climatologists, general circulation models (GCM) suffer from the problem that they are at least quantitatively uncertain with regard to the regional patterns of the behaviour of climate elements and from the lack of accurate information about long-term (decadal and centennial) forcing. In contrast to that, statistical methods as used in this study have the advantage to test hypotheses directly based on observational data. So, we focus to the very reality of climate variability as it has occurred in the past. We apply two strategies of time series analyis with regard to the observed climate variables under consideration. First, each time series is splitted into its variation components. This procedure is called 'structure-oriented time series separation'. The second strategy called 'cause-oriented time series separation' matches various time series representing various forcing mechanisms with those representing the climate behaviour (climate elements). In this way it can be assessed which part of observed climate variability can be explained by this (combined) forcing and which part remains unexplained

Berechnung der Wahrscheinlichkeiten für das Eintreten von Extremereignissen durch Klimaänderungen - Schwerpunkt Deutschland - : Abschlussbericht zum Forschungsvorhaben 201 41 254 im Auftrag des Umweltbundesamtes

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

Analyse der Klimaveränderungen in Hessen für den Zeitraum 1901 bis 2003 : Abschlussbericht zum INKLIM-Forschungsvorhaben Nr. 2004.090353876-3 im Auftrag der Hessischen Landesanstalt für Umwelt und Geologie (HLUG)

Vor dem Hintergrund des globalen Klimawandels und der Diskussion menschlicher Einflussnahme („anthropogener Treibhauseffekt“) ist anhand von Beobachtungsdaten der bodennahen Lufttemperatur und des Niederschlags untersucht worden, welche Strukturen die Klimaveränderungen in Hessen erkennen lassen. Dabei umfasst das betrachtete Gebiet den Bereich 49°- 52° Nord / 7°-11° Ost und schließt somit auch Teilgebiete der angrenzenden Bundesländer mit ein. Zeitlich lag der Schwerpunkt der Betrachtung auf dem Intervall 1951-2000, da aus dieser Zeit bei weitem die meisten Daten verfügbar sind (Temperatur 53, Niederschlag 674 Stationen). Darüber hinaus wurden aber auch Untersuchungen für die Zeit 1901 bis 2000 bzw. 2003 sowie für 30-jährige Subintervalle durchgeführt. Die Analysemethodik umfasst die Berechnung linearer Trends, einschließlich ihrer räumlichen Strukturen (Trendkarten), Aufdeckung von Fluktuationen (spektrale Varianzanalyse), Extremwertanalysen und die Diskussion natürlicher bzw. anthropogener Einflussfaktoren (Signalanalyse mittels multipler schrittweiser Regression). Die aus Tages-, Monats-, jahreszeitlichen und jährlichen Daten gewonnenen Ergebnisse sind überaus vielfältig und heterogen. Für das Flächenmittel Hessen ergibt sich 1951-2000 insgesamt (Jahresdaten) ein Temperaturanstieg von 0,9 °C mit dem Schwerpunkt im Winter (1,6 °C) und der geringsten Erwärmung im Herbst (0,2 °C). 1901-2003 liegen an den erfassten Stationen die jährlichen Erwärmungen bei 0,7 bis 1,8 °C; 30-jährig treten zum Teil auch Abkühlungen auf, insbesondere wenn die regional-jahreszeitlichen bzw. monatlichen Strukturen erfasst werden. Diese Strukturen sind beim Niederschlag noch weit ausgeprägter. Im Flächenmittel Hessen beträgt 1951-2000 der jährliche Niederschlagsanstieg 8,5 %, mit Maxima im Herbst (25 %) und Winter (22 %; Frühling 20%), während im Sommer ein Rückgang um 18 % eingetreten ist (mit Schwerpunkten im Juni und insbesondere August). Bei den Fluktuationen dominieren mittlere Perioden von ca. 2,2, 3,3, 5,5 und 7,5-8 Jahren, beim Niederschlag auch ca. 4,5 Jahre. Der Sonnenfleckenzyklus spiegelt sich in den analysierten Klimadaten nicht wider. Zusammen mit den Extremwerten sorgen diese Fluktuationen für zeitliche Instabilitäten der Klimatrends, insbesondere wenn relativ kurze (z.B. 30-jährige) Zeitabschnitte betrachtet werden. Die wiederum sehr vielfältigen und unterschiedlichen Ergebnisse der Extremwertanalyse spiegeln bei der Temperatur weitgehend die Trends wider, da sich die Streuung der Daten kaum verändert hat: d.h. Zunahme der Überschreitungswahrscheinlichkeit extrem warmer Ereignisse (insbesondere Frühling, überwiegend auch Sommer und Winter, am wenigsten im Herbst) und Abnahme der Unterschreitungswahrscheinlichkeit extrem kalter Ereignisse (dies im Winter bei den Tagesdaten jedoch sehr uneinheitlich). Beim Niederschlag sind die Abnahme extrem feuchter Monate im Sommer und die Zunahme extrem feuchter Tage im Herbst und Winter am auffälligsten. Langfristig folgen daraus ganz markante Änderungen der Jährlichkeiten. So ist beispielsweise 1901-2001 in Alsfeld die Jährlichkeit eines extrem feuchten Winters von 100 auf 5,6 Jahre zurückgegangen, die entsprechende Jährlichkeit eines extrem feuchten Sommers in Bad Camberg dagegen fast bis zur Unmöglichkeit angestiegen. Bei der Ursachendiskussion lässt sich in den Temperaturdaten ein deutlicher anthropogener Einfluss („Treibhauseffekt“) ausfindig machen. Abschließend wird diskutiert, inwieweit es sinnvoll ist, die beobachteten Trends, im Vergleich mit Modellprojektionen, in die Zukunft zu extrapolieren

Entwicklung einer Beobachtungsdatengrundlage für DEKLIM und statistische Analyse der Klimavariabilität : Abschlussbericht zum DEKLIM-Forschungsvorhaben mit dem Förderkennzeichen 01LD0032im Auftrag des Bundesministeriums für Bildung und Forschung

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