Perspektiven der Klimaänderung bis 2050 für den Weinbau in Deutschland (Klima 2050) 45. Arbeitstagung des Forschungsrings des Deutschen Weinbaus 26.04.2006 in Neustadt a.d.W. Manfred Stock und Martin Wodinski Potsdam Institut für Klimafolgenforschung Manfred.Stock@pik-potsdam.de Martin.Wodinski@pik-potsdam.de

Klima 2050 - INHALT Aufgaben und Ziele Basisszenarium: Klima 1951/2000 Zukunftsszenarium: Klima 2001/2050 Klimawandel: Einzelergebnisse im Detail Zusammenfassung der Ergebnisse Ausblick Anhang: Modelle und Methoden Datenprüfung, Verifikation und verbleibende Unsicherheiten Weitere Ergebnisse Navigationshilfe: 1. Von dieser Seite mit Mausklick zu den Kapiteln 2. Von jeder anderen Seite hierher zurück mit Mausklick auf Schaltfläche unten.

FDW-Projekt Klima 2050 - Aufgaben und Ziele Geisen- heim Siebel- dingen Weinsberg Aufgabe: Abschätzung regionaler Ausprägung des Klimawandels für ausgewählte Regionen in Deutschland bis 2050. Untersuchungs-schwerpunkte sind: Rheingau Pfalz Ziel: Bereitstellung wis-senschaftlicher Grund-lagen zum Umgang mit möglichen Chancen und Risiken für den Weinbau. Bayern Hessen Rheinland-Pfalz Baden- Württemberg Frankreich

Klimaveränderung  regionale Auswirkungen Niederschlag ~1250 km T ~250 km GCM Klimamodell Die globale Änderung der Jahresmitteltemperatur ist nur ein erster Richtwert für regionale Auswirkungen. Mit geeigneten Methoden der Regionalisierung kann man räumlich und zeitlich differenzierte Aussagen berechnen (siehe Anhang). So ist beispielsweise der Niederschlag nur sehr viel ungenauer zu ermitteln als die Temperatur. Globales Szenario >| |< ~18 km Regionalisierung Niederschlag 2050 global ? lokal Infrastruktur Böden/ Geologie Landnutzung Hydrologie Klimadaten Potenzielle Auswirkungen Die Auswirkungen einer Klimaänderung, wie z.B. Niederschlagsrückgang, hängen auch von anderen, nichtklimatischen Faktoren ab und damit u.a. von der Art des Managements.

Klimawandel und Auswirkungen Gewinner und Verlierer  S+ (angepasst) Klimawandel und Auswirkungen Gewinner und Verlierer oder Vorausschauende Klimawandel und Auswirkungen Gewinner und Verlierer Betriebsstruktur S0 KLIMAÄNDERUNG T AUSWIRKUNGEN € Klima K0 K1 K2 These: Der Klimawandel ist weniger ein Prognose-, denn vielmehr ein Managementproblem!

Vorschlag zur Entwicklung von Anpassungsstrategien Beispiel Hitzeperioden Vorgehen 1. Szenarium Klimawandel und andere Einflussfaktoren Globaler Wandel 1. Klimawandel Nichtklimatische Einflüsse 2. Quantifizierung der regionalen klimatischen Belastungen 3. Sensitivität 2. Reg. Belastungen 7. 3. Bewertung belastungs-spezifischer Sensitivitäten 4. Analyse der potenziellen Auswirkungen Weinberglage & Boden Art & Zustand der Reben Wärmebelastung Andauer der Trockenheit 5. Bewertung des vorhandenen Anpassungspotenzials 4. Pot. Auswirkungen 6. Katalogisierung von Anpassungsmaßnahmen und verbleibenden möglichen Auswirkungen (Analyse von Risiken & Chancen) 5. Anpassungspot. Wechsel Lage & Sorte Bewässerung, Erziehung +Mostgew. & Säureabbau Veränd. Ertrag & Qualität Landnutzungsanpassung: naturnaher Waldumbau naturgemäße Flächenbewirtschaftung funktionaler Naturschutz (Temperaturausgleich u.a.) 6. Verbleibende Risiken & Chancen Ziel 7. Vermeidung von Verwundbar-keiten durch weitere, nicht-klimatische Einflüsse (fertig)

Beobachtete Trends der Lufttemperatur Basisszenarium 1951/2000 Beobachtete Trends der Lufttemperatur Maximum 0.3 bis 1.5 K Mittel 0.6 bis 1.4 K Minimum 0.8 bis 1.8 K

Ausgewählte Veränderungen 1951/2000 Temperaturanstieg im Jahresmittel je nach Region bis zu 1.4 K Rückgang der Frosttage im Mittel um 22 Tage und bis zu 35 Tage Zunahme der Sommertage im Mittel um 15 Tage und bis zu 23 Tage Zunahme der Starkniederschlagstage im Mittel um etwa 2 Tage und bis zu 10 Tage

Trendwerte der Lufttemperatur aus ECHAM4/OPYC3 Zukunftsszenarium 2001/2050 Trendwerte der Lufttemperatur aus ECHAM4/OPYC3 Grundlage ist das sog. A1-CO2- Emissionsszenarium des IPCC mit einer relativ moderaten Temperaturerhöhung. Für den Zukunftszeitraum 2001 bis 2055 ergeben sich: Maximum 1.35 K Mittel 1.21 K Minimum 1.14 K

Ausgewählte Veränderungen Zukunftsszenarium Fortsetzung des Niederschlaganstiegs im Mittel um +23 mm Im Winter Zunahme der Niederschlags-menge von Nord nach Süd ansteigend und im Mittel um +20 mm Im Sommer im Mittel geringe, aber räumlich differenzierte Änderung zwischen –55 und +40 mm Annäherung der Niederschlagssummen im Winter und Sommer Weiterer Rückgang der Frosttage und Zunahme der Sommertage

Übersicht: Klimaveränderungen im Detail (rote Begriffe anklicken) Tagesmittel der Lufttemperatur Jahresmittel Tagessumme des Niederschlags Mittlere Jahressumme Kältesumme Mittlere Sommersumme Tagesmaximum der Lufttemperatur Jahresmittel Mittlere Wintersumme Sommertage Anzahl Tage „ohne“ Niederschlag Anzahl Andauer Andauer Erstes Auftreten Tage mit starkem Niederschlag Anzahl Letztes Auftreten Heiße Tage Anzahl Tagesmittel der relativen Luftfeuchte Jahresmittel Andauer Erstes Auftreten Trockene Tage Anzahl Letztes Auftreten Andauer Eistage Anzahl Feuchte Tage Anzahl Andauer Andauer Erstes Auftreten Tagesmittel des Wasserdampfdrucks Jahresmittel Letztes Auftreten Tagesminimum der Lufttemperatur Jahresmittel Tage mit hohem Wasserdampfdruck Anzahl Frosttage Anzahl Andauer Andauer Erstes Auftreten Tagesmittel der Globalstrahlung Jahresmittel Letztes Auftreten Tagessumme der Sonnenscheindauer Jahresmittel Tagesmittel des Luftdrucks Jahresmittel Tage „ohne“ Sonne Anzahl Tagesmittel der Windgeschwindigkeit Jahresmittel Andauer Tage mit viel Sonne Anzahl Andauer Tagesmittel des Bedeckungsgrads Jahresmittel Übersicht: Klimaveränderungen im Detail (rote Begriffe anklicken) Danach weiter mit: Tage „ohne Bewölkung“ Anzahl Andauer Tage „mit Bewölkung“ Anzahl Andauer

Zurück zur Übersichtstabelle: Basz: +5.7 bis 10.9 °C Mittel: +9.3 °C Landau: +10.0 °C Zusz: +7.1 bis 12.4 °C Mittel: +10.8 °C Landau: +11.6 °C Mittlere Änderung: +1.47 K Landau: +1.54 K test Zurück zur Übersichtstabelle:

Basz: -320 bis -66 °C Mittel: -125 °C Landau: -100 °C Zusz: -269 bis -54 °C Mittel: -98 °C Landau: -74 °C Mittlere Änderung: +28.2 K Landau: +25.4 K Zurück zur Übersichtstabelle:

Basz: +9.0 bis 15.2 °C Mittel: +13.5 °C Landau: +14.6 °C Zusz: +10.6 bis 16.9 °C Mittel: +15.2 °C Landau: +16.4 °C Mittlere Änderung: +1.66 K Landau: +1.72 K Zurück zur Übersichtstabelle:

Basz: 6 bis 56 Tage Mittel: 35.9 Tage Landau: 47 Tage Zusz: 13 bis 79 Tage Mittel: 53.1 Tage Landau: 70 Tage Mittlere Änderung: +17.2 Tage Landau: +23.2 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Basz: 1.2 bis 3.2 Tage Mittel: 2.7 Tage Landau: 3.0 Tage Zusz: 1.6 bis 3.4 Tage Mittel: 2.8 Tage Landau: 3.0 Tage Mittlere Änderung: +0.09 Tage Landau: +0.03 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Basz: 121. bis 183. Tag Mittel: 135. Tag Landau: 125. Tag (05. MAI) Zusz: 109. bis 158. Tag Mittel: 122. Tag Landau: 110. Tag (20. APR) Mittlere Änderung: -13 Tage Landau: -15 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Basz: 216. bis 268. Tag Mittel: 253. Tag Landau: 262. Tag (19. SEP) Zusz: 245. bis 287. Tag Mittel: 274. Tag Landau: 284. Tag (11. OKT) Mittlere Änderung: +21 Tage Landau: +22 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Basz: 0 bis 14 Tage Mittel: 6.3 Tage Landau: 10.6 Tage Zusz: 1 bis 26 Tage Mittel: 13.8 Tage Landau: 20.8 Tage Mittlere Änderung: +7.5 Tage Landau: +10.2 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Basz: 0.1 bis 1.9 Tage Mittel: 1.2 Tage Landau: 1.7 Tage Zusz: 0.4 bis 2.0 Tage Mittel: 1.6 Tage Landau: 2.0 Tage Mittlere Änderung: +0.4 Tage Landau: +0.3 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Basz: 165. bis 205. Tag Mittel: 183. Tag Landau: 173. Tag (22. JUN) Zusz: 137. bis 201. Tag Mittel: 158. Tag Landau: 140. Tag (20. MAI) Mittlere Änderung: -25 Tage Landau: -33 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Basz: 203. bis 233. Tag Mittel: 219. Tag Landau: 227. Tag (15. AUG) Zusz: 207. bis 259. Tag Mittel: 243. Tag Landau: 251. Tag (08. SEP) Mittlere Änderung: +24 Tage Landau: +23 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Basz: 8 bis 55 Tage Mittel: 18 Tage Landau: 13 Tage Zusz: 5 bis 38 Tage Mittel: 10 Tage Landau: 7 Tage Mittlere Änderung: -7.7 Tage Landau: -6.1 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Basz: 1.9 bis 4.2 Tage Mittel: 2.8 Tage Landau: 2.7 Tage Zusz: 1.5 bis 3.0 Tage Mittel: 2.1 Tage Landau: 1.8 Tage Mittlere Änderung: -0.7 Tage Landau: -0.9 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Basz: 320. bis 358. Tag Mittel: 342. Tag Landau: 346. Tag (12. DEZ) Zusz: 324. bis 392. Tag Mittel: 361. Tag Landau: 363. Tag (29. DEZ) Mittlere Änderung: +19 Tage Landau: +17 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Basz: 387. bis 449. Tag Mittel: 407. Tag (11. FEB) Landau: 402. Tag (06. FEB) Zusz: 393. bis 460. Tag Mittel: 412. Tag (16. FEB) Landau: 406. Tag (10. FEB) Mittlere Änderung: +5 Tage Landau: +5 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Zurück zur Übersichtstabelle: Basz: +2.9 bis 7.5 °C Mittel: +5.4 °C Landau: +5.7 °C Zusz: +4.3 bis 8.7 °C Mittel: +6.8 °C Landau: +7.2 °C Mittlere Änderung: +1.43 K Landau: +1.52 K Zurück zur Übersichtstabelle: 1

Basz: 44 bis 126 Tage Mittel: 18 Tage Landau: 74 Tage Zusz: 37 bis 102 Tage Mittel: 55 Tage Landau: 49 Tage Mittlere Änderung: -21.8 Tage Landau: -24.5 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: -1.2 Tage Landau: -0.9 Tage Basz: 3.4 bis 7.4 Tage Mittel: 4.2 Tage Landau: 3.9 Tage Zusz: 2.6 bis 4.3 Tage Mittel: 3.1 Tage Landau: 3.0 Tage Mittlere Änderung: -1.2 Tage Landau: -0.9 Tage Zurück zur Übersichtstabelle: 1

Mittlere Änderung: +9.9 Tage Landau: +17.6 Tage Basz: 282. bis 326. Tag Mittel: 303. Tag (30. OKT) Landau: 299. Tag (26. OKT) Zusz: 280. bis 329. Tag Mittel: 312. Tag (08. NOV) Landau: 316. Tag (12. NOV) Mittlere Änderung: +9.9 Tage Landau: +17.6 Tage Zurück zur Übersichtstabelle: 1

Mittlere Änderung: -1.5 Tage Landau: -3.7 Tage Basz: 452. bis 493. Tag Mittel: 473. Tag (18. APR) Landau: 472. Tag (17. APR) Zusz: 448. bis 496. Tag Mittel: 471. Tag (16. APR) Landau: 468. Tag (13. APR) Mittlere Änderung: -1.5 Tage Landau: -3.7 Tage Zurück zur Übersichtstabelle: 1

Mittlere Änderung: +23 mm Landau: +48 mm Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: -4 mm Landau: +6 mm Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: +21 mm Landau: +17 mm Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: +9.1 Tage Landau: +11.6 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: -0.6 Tage Landau: -0.5 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: +0.5 Tage Landau: +1.8 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: -0.3 %-Punkte Landau: -0.5 %-Punkte Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: +1.4 Tage Landau: +2.6 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: +0.0 Tage Landau: +0.2 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: -5.9 Tage Landau: -11.2 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: -0.3 Tage Landau: -0.4 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: +0.2 hPa Landau: +0.3 hPa Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: +0.6 Tage Landau: +3.3 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: -1.0 Tage Landau: -1.1 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: +1.4 hPa Landau: +1.4 hPa Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: -64 J/cm² Landau: -68 J/cm² Zurück zur Übersichtstabelle:

Zurück zur Übersichtstabelle: Mittlere Änderung: -0.2 h Landau: -0.2 h Zurück zur Übersichtstabelle: 1

Mittlere Änderung: +9.6 Tage Landau: +18.9 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: -0.1 Tage Landau: -0.1 Tage Zurück zur Übersichtstabelle: 1

Mittlere Änderung: -2.1 Tage Landau: -2.2 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: -0.1 Tage Landau: -0.1 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: -0.0 Achtel Landau: -0.1 Achtel Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: +2.0 Tage Landau: +2.4 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: -0.1 Tage Landau: +0.0 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: +7.6 Tage Landau: +2.9 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: -0.1 Tage Landau: -0.1 Tage Zurück zur Übersichtstabelle:

Mittlere Änderung: -0.1 m/s Landau: -0.1 m/s Zurück zur Übersichtstabelle:

Zusammenfassung der Ergebnisse Lufttemperatur Tmit +1.5 K Kältesumme +28.2 +25.4 Lufttemperatur Tmax +1.7 Sommertage Anzahl Andauer Erstes Auftreten Letztes Auftreten +17.2 +0.1 -13 +21 Tage +23.2 +0.0 -15 +22 Heiße Tage Anzahl +7.5 +0.4 -25 +24 +10.2 +0.3 -33 +23 Eistage Anzahl -7.7 -0.7 +19 +5 -6.1 -0.9 +17 Lufttemperatur Tmin +1.4 Frosttage Anzahl -21.8 -1.2 +10 -2 -24.5 +18 -4 Niederschlagssumme +23 mm +48 Nsumme Sommer -4 +6 Nsumme Winter +21 +17 NS < 0.1mm Anzahl Andauer +9.1 -0.6 Tage +11.6 -0.5 NS > 10mm Anzahl +0.5 +1.8 Relative Luftfeuchte -0.3 %-P. RF < 50% Anzahl +1.4 +0.0 Tage. +2.6 +0.2 RF > 90% Anzahl -5.9 -11.2 -0.4 Globalstrahlung -64 J/cm² -68 Sonnenscheindauer -0.2 h T ohne Sonne Anzahl Andauer +9.6 -0.1 Tage +18.9 T viel Sonne Anzahl -2.1 -2.2 Bedeckungsgrad -0.0 -/8 T ohne Bew. Anzahl +2.0 +2.4 +0.0 T mit Bew. Anzahl +7.6 +2.9 Luftdruck +1.4 hPa Windgeschwindigkeit -0.1 m/s Zusammenfassung der Ergebnisse Südwestdeutschland Landau Zurück zur Übersichtstabelle:

Jan Feb Mar Jan Feb Mar Apr Mai Jun Apr Mai Jun Jul Aug Sep Jul Aug Okt Nov Dez Okt Nov Dez mo

Veränderung des ersten und letzten Auftretens im Jahr ausgewählter Ereignistage an drei Stationen Heiße Tage Erstes Auftreten im Jahr Letztes Auftreten im Jahr Sommertage JAN FEB MAR APR MAI JUN JUL AUG SEP OKT NOV DEZ Eistage Frosttage Station Geisenheim Letztes Auftreten im Jahr Erstes Auftreten im Jahr Heiße Tage Erstes Auftreten im Jahr Letztes Auftreten im Jahr Sommertage JAN FEB MAR APR MAI JUN JUL AUG SEP OKT NOV DEZ Eistage Frosttage Station Landau Letztes Auftreten im Jahr Erstes Auftreten im Jahr Erstes Auftreten im Jahr Sommertage Heiße Tage Letztes Auftreten im Jahr JAN FEB MAR APR MAI JUN JUL AUG SEP OKT NOV DEZ Eistage Frosttage Station Heilbronn Letztes Auftreten im Jahr Erstes Auftreten im Jahr

Rheingau Huglin-Index 1500 1900 2300 1970 2000 2030 1980 2010 2040 1990 2020 2050 Rheingau 1500 1900 2300 Huglin-Index

Südwest-deutschland Huglin-Index 1500 1900 2300 1970 2000 2030 1980 2010 2040 1990 2020 2050 Südwest-deutschland 1500 1900 2300 Huglin-Index

Ausblick Zusätzliche Validierung für Hauptorte in den ausgewählten Regionen Rheingau und Pfalz Anbindung der Klimaszenarien an die Rebphänologie Ableitung und Auswertung weinbaurelevanter Kenngrößen Verbesserung der räumlichen Auflösung für die Weinbaugebiete Rheingau und Pfalz Analyse der Zusammenhänge zwischen Klima- und Weinbaudaten

Alle reden vom Wetter, Aber keiner tut etwas dagegen Mark Twain, 1897 Alle reden vom Wetter, Aber keiner tut etwas dagegen Manfred Stock und Martin Wodinski danken Franz-W. Badeck, Antonella Battaglini, Friedrich-W. Gerstengarbe, Thomas Kartschall, Peter C. Werner und Dieter Hoppmann sowie dem Forschungsring des Deutschen Weinbaus Mit der Bitte um Kritik, Ratschläge, Fragen und Anregungen danken wir für Ihr Interesse! Manfred.Stock@pik-potsdam.de Martin.Wodinski@pik-potsdam.de Ende

Anhang Modelle und Methoden Datenprüfung, Verifikation und verbleibende Unsicherheiten Weitere Ergebnisse

Entwicklung des globalen Energieverbrauchs, Eine exakte Vorhersage der zukünftigen Klimaentwicklung ist nicht möglich, z. B. wegen unbekannter Randbedingungen für: Entwicklung des globalen Energieverbrauchs, Zukünftige Landnutzungsformen, Entwicklung von Infrastruktur und Wirtschaft „Kipppunkte“ im Erdsystem (nichtlineare Dynamik). Deshalb werden Szenarien zur Abschätzung der zukünftigen Entwicklung eingesetzt. Das folgende Beispiel berücksichtigt verschiedene Alternativen zu obigen Punkten a) bis c) und die daraus sich ableitende weitere Emission von Treibhausgasen. 0399

Unsicherheiten beim Globalen Klimawandel a) Emissionssenarien b) Unsicherheiten Globaler Modelle Temperaturabweichung [°C] IPCC-Report 2001 http://www.ipcc.ch Jahr A1B Klima-szenarium Landnutzungsanpassung: naturnaher Waldumbau naturgemäße Flächenbewirtschaftung funktionaler Naturschutz (Temperaturausgleich u.a.)

Anforderung der Klimafolgenforschung an regionalisierte Klimaszenarien Maßstab Zeit: Stunden bis Tag Raum: Punkt bis zu wenigen Kilometern Meteorologische Größen und Parameter Lufttemperatur Mittelwerte Niederschlag Varianzen Luftfeuchte Extremwerte Wind Intensitäten Sonnenscheindauer Strahlung Bewölkung Daten Die erstellten Daten müssen einen genügend großen Umfang besitzen, um zum einen aus ihnen statistische Maßzahlen ableiten und zum anderen einen entsprechenden Antrieb für Impact-Modelle liefern zu können. Die meteorologischen Größen müssen für den entsprechenden räumlichen und zeitlichen Maßstab in sich konsistent sein (Sie dürfen den meteorologischen Zusammenhängen nicht widersprechen). 0397

Modellhierarchie zur Berechnung regionaler Klimaszenarien Skale Dynamik des Klimas ECHAM4-OPYC3 MPI Hamburg Rand- und Anfangswerte ~250 km REMO MPI Hamburg ~18 km Zirkulations- muster GROWEL FU-Berlin generalisierte Trendinformation beliebig STAR PIK-Potsdam Statis- tische Relationen Beobachtungs- daten Ausgabe skalenbezogener Ergebnisse Modellhierarchie zur Berechnung regionaler Klimaszenarien 0599

Globales Zirkulationsmodell Ableitung einer plausiblen Tendenz für einen ausgewählten meteorologischen Parameter (hier: Temperaturtrend) im Untersuchungs-gebiet für den Zeitraum des Zukunfts-szenariums 2001 bis 2055 Regionales Szenarienmodell Erzeugung statistisch basierter Zukunfts-szenarien auf der Basis von Ähnlichkeitsbe-ziehungen, z.B. beim Statisischen Regionalmodell STAR Grundidee: Berechnung möglicher zukünftiger Klimaänderungen im regionalen Maßstab durch Kombination generalisierter Klimamodellergebnisse mit langjährigen Beobachtungsdaten. 0400

Temperaturtrend <dT/dt> A1B Klimaszenarium 1. EINGABE 1 Zu erwartendes regionales Änderungsverhalten einer meteorologischen Größe (Bezugsgröße) 2. EINGABE 2 Stationsdaten, Beobachtungsdaten Temperaturtrend <dT/dt> A1B Klimaszenarium 6. Monte-Carlo-Simulation 3. Simulation der Zeitreihe der Bezugsgröße Modellphilosophie STAR 4. Verknüpfung von Beobachtungs- und Simulationsdaten der Bezugs- größe über Mustererkennung 5. Berechnung eines räumlich und zeitlich konsistenten Gesamtszenariums 7. Auswahl des wahrscheinlichsten Szenariums 0700

Datengrundlage: Für Stationen Meteorologische Größen (Tageswertbasis) Basisszenarium 1951 – 2000 Zukunftsszenarium 2001 - 2055 Meteorologische Größen (Tageswertbasis) Mitteltemperatur Maximumtemperatur Minimumtemperatur Niederschlag Relative Feuchte Dampfdruck Luftdruck Sonnenscheindauer Bewölkung Globalstrahlung Windgeschwindigkeit

räumlich-zeitlichen Szenariums Aufstellen des räumlich-zeitlichen Szenariums Berechnung der Temperaturverläufe an den Stationen der Region durch Addition der mittleren Differenzen zur Bezugsstation Zuordnung der verbleibenden meteorologischen Größen über das Zeitschema 0312

Zuordnung der Beobachtungs- daten über Zeitschema Bei der Zuordnung der simulierten Bezugs- größe zu dem jeweiligen Cluster wurde die Position (Datum) im Cluster in einem Zeitschema gespeichert. Zuordnung der verbleibenden meteorolo- gischen Größen entsprechend ihrer Position (Datum) im Basisszenarium zu dem jeweiligen Wert der Bezugsgröße im Zukunftsszenarium. 0311

Aufstellen der Verteilungs- funktionen für den Leitparameter Auswahl des Leitparameters (z. B. Niederschlag) Aufstellen der Verteilungsfunktion hinsichtlich der tendenziellen Entwicklung Basisszenarium Zukunftsszenarium 0309

Vollständige Clusteranalyse (Mustererkennung) Einsatz der vollständigen nicht- hierarchischen Clusteranalyse entsprechend der vorgegebenen Parameterkombination für das Basisszenarium Automatische Bestimmung der Startclusteranzahl Statistische Sicherung der Clustertrennung Berechnung der optimal getrennten Anzahl an Clustern Ausreißerbehandlung 0306

Abgeleitete Größen: Anzahl und Andauer: Frosttage Eistage Sommertage Heiße Tage Tage mit Niederschlag < 0.1mm Tage mit Niederschlag > 10mm Tage mit RF < 50% Tage mit RF > 90% Tage mit Dampfdruck > 15 kPa Tage mit Sonnenscheindauer < 0.2h Tage mit Sonnenscheindauer > 90% Tage ohne Bewölkung Tage mit Bewölkung = 8/8 Erstes und letztes Auftreten im Jahr: Frostage

Monte-Carlo-Simulation der Bezugsgröße Erstellen eines trendfreien, jahresweise zufällig geordneten Zeitreihe in der Länge des Szenarienzeitraums mittels Zufallszahlengenerator unter Beibe- haltung der statistischen Kenngrößen aus dem Beobachtungszeitraum 0303

Verteilungsvergleich und Auswahl der wahrscheinlichsten Entwicklung Basisszenarium Zukunftsszenarium xr xw real beobachtet wahrscheinlichste Entwicklung D xw = xr+1 - xr-1 0310

Datenprüfung, Verifikation und verbleibende Unsicherheiten Anhang b) Datenprüfung, Verifikation und verbleibende Unsicherheiten

Statistische Tests Für den Vergleich von beobachteten und simulierten Reihen wurden folgende statistische Tests verwendet: C ² -Test Verteilungen der Mittelwerte, Standardabweichungen und des 90%-Quantils für die Tageswerte und Dauerstufen Kolmogorov-Smirnov-Test t -Test Monatsmittelwerte F -Test Standardabweichung der Monatswerte Spearman-Test Trend 0314

Jahressummen des Niederschlags Gschwend, 1951-2000, rot: beobachtet, blau: simuliert 0315

Jahresmittel der Sonnenscheindauer Gschwend, 1951-2000, rot: beobachtet, blau: simuliert 0316

Verifikationsergebnisse für die Bezugsstation Gschwend Meteorologische Größe Mittelwert Standardabweichung Trend beobachtet simuliert Test b - s Niederschlag 1040.2 1035.8 171.03 153.35 116.47 112.01 Tmax 12.6 0.86 0.89 1.34 1.36 Tmit 8.0 0.79 0.84 1.35 1.48 Tmin 3.7 3.8 0.81 1.58 1.57 Dampfdruck 9.3 9.1 0.46 0.42 0.55 0.31 Sonnenschein 4.7 4.9 0.35 -0.28 -0.03 Verifikationsergebnisse für die Bezugsstation Gschwend (0 = kein signifikanter Unterschied; 5 = signifikanter Unterschied mit 5% Irrtumswahrscheinlichkeit; 1 = signifikanter Unterschied mit 1% Irrtumswahrscheinlichkeit)   0317

Verifikationsergebnisse bezüglich größter Trenddifferenz Meteorologische Größe Station Mittelwert Standardabweichung Trend beobachtet simuliert Test b - s Niederschlag fru 1658.0 1616.3 305.49 277.93 263.91 188.33 Tmax ovt 10.7 11.2 0.78 0.83 0.39 1.38 1 Tmit 6.8 7.1 0.70 0.79 0.88 1.47 5 Tmin kli 3.2 3.5 0.67 0.77 1.56 Dampfdruck weh 9.3 9.1 0.45 0.41 0.80 0.33 Sonnenschein 4.3 4.5 -0.37 0.01 Verifikationsergebnisse bezüglich größter Trenddifferenz 0318

Definition ausgewählter Ereignistage Typ des Ereignistages Charakterisierung Lufttemperatur Heiße Tage Tmax  30°C Sommertage Tmax  25°C Frosttage Tmin < 0°C Eistage Tmax < 0°C Niederschlag Tage ohne Niederschlag RR = 0.0 mm Tage mit hohem Niederschlag RR  10.0 mm   0731

Vergleich der Ereignistage (mittlere Häufigkeit pro Jahr) Beobachtung Simulation Eistag Tmax < 0.0° C 26.5 26.3 Frosttag Tmin < 0.0° C 107.9 109.4 Sommertag Tmax ≥ 25.0° C 29.2 29.3 Heißer Tag Tmax ≥ 30.0° C 3.6 3.7 Vergleich der Ereignistage (mittlere Häufigkeit pro Jahr) für die Bezugsstation Gschwend, Zeitraum 1951-2000 0853

  Station Eistage Frosttage Sommertage Heiße Tage beob. simu. Gschwend 26.5 26.7 107.9 109.3 29.2 29.1 3.6 3.4 Bamberg 21.1 23.6 100.3 104.9 41.6 42.7 8.1 8.8 Würzburg 23.5 86.6 88.1 39.1 39.7 7.4 7.6 Oberviechtach 50.3 44.4 112.8 116.9 17.7 1.4 2.6 Weihenstephan 32.7 29.4 124.2 117.4 31.5 34.3 5.6 Oberstdorf 26.9 30.0 145.2 146.4 26.3 27.1 2.0 3.2 Karlsruhe 13.3 13.2 68.0 68.4 54.9 56.9 14.0 15.2 Klippeneck 45.1 43.7 121.1 117.6 11.2 12.5 0.5 0.9 Freudenstadt 39.6 40.0 111.6 108.4 13.1 13.6 0.8 1.0 Vergleich der Ereignistage für die Teststationen, Zeitraum 1951-2000, grün = Simulationswert mit der größten relativen Abweichung zur Beobachtung 0319  

Jahresmittel der Lufttemperatur, Gschwend 1951-2055, blau: Minimum; grün: Mittel; rot: Maximum 0600

Jahresmittel des Niederschlags, Gschwend 1951-2055 0601

Homogenitätsprüfung, Station Neuglobsow, Temperatur [°C] Jahr Homogenitätsprüfung, Station Neuglobsow, Stationsverlegung 1971 0733

Homogenitätsprüfung, Station Neuglobsow, korrigierte Temperaturreihe Temperatur [°C] Jahr Homogenitätsprüfung, Station Neuglobsow, korrigierte Temperaturreihe 0734

Statistische Klimaszenarien Vorteile: Hohe räumliche Auflösung. Die beobachteten physikalischen Zusammenhänge bleiben erhalten. Möglichkeit einer variablen Szenarienbildung. Geringer Rechenzeitaufwand. Nachteile: Es müssen Annahmen zur Klimaentwicklung vorgegeben werden. Physikalische Prozesse können nicht direkt erfaßt werden. Die Stationarität der beobachteten statistischen Zusammenhänge wird vorausgesetzt. 0398

Schlußfolgerungen Die Validierung des Modells zeigt im statistischen Sinn akzeptable Ergebnisse. Das Modell ist für beliebige Bezugsgrößen einsetzbar. Monte-Carlo-Simulationen ermöglichen eine statistische Aussage zur wahrscheinlichsten Entwicklung ausgewählter meteorologischer Parameter. Die Anwendung des Verfahrens unter praktischen Gesichtspunkten liefert plausible Klimaänderungsszenarien. Die Rechenzeit ist im Vergleich zu anderen Szenarienmodellen extrem niedrig. 0408

Möglichkeiten Stationsverdichtung Räumliche Interpolation Kriging Statistisches Downscaling Lokales Klimamodell z

Anhang c) Weitere Ergebnisse

Klimawandel – Regionalstudien des PIK in Deutschland BMBF-Projekt GLOWA-Elbe www.glowa-elbe.de FDW-Projekt Klima 2050 Regionale Partner: Geisenheim (FAG und DWD) Siebeldingen (Geilweilerhof) Weinsberg (LVWO) LfU-BW-Projekt KLARA PIK-Report 99 Erläuterung: In zwei anderen Regionalstudien hat das PIK auch regionale Auswirkungen des Klimawandels auf die Weinbauregionen Baden, Württemberg, Elbe, Saale-Unstrut sowie die mögliche Ausdehnung des Weinbaus in Nordostdeutschland untersucht.

Entwicklung des Huglin-Index in fünf Weinbauregionen in Europa zwischen 1951 - 2050 30.SEP H = GNL *  {(Tmax-10)/2 +(Tmean-10)/2)} 01.APR

Messung der Photosyntheseleistung im Weinberg auf dem Wachtelberg in Werder a.d.Havel, 2002 Arbeitsgruppe des PIK bei Messungen der Photosyntheseleistung auf dem Wachtelberg in Werder bei Potsdam www.wachtelberg.de/

Weinbau in Nordostdeutschland: Simulation 1951 - 2050 Hamburg Berlin Hamburg Berlin 2000 1800 1600 Cabernet sauvignon Merlot Chenin blanc (Sancerre) Pinot noir Chardonnay Riesling Sylvaner Sauvignon blanc Gamay noir (Beaujolais nouveau) Pinot blanc Cabernet franc HUGLIN INDEX Mueller-Thurgau Dresden

Weinbau in Nordostdeutschland 1970 2000 1800 1600 Cabernet sauvignon Merlot Chenin blanc (Sancerre) Pinot noir Chardonnay Riesling Sylvaner Sauvignon blanc Gamay noir (Beaujolais nouveau) Pinot blanc Cabernet franc HUGLIN INDEX Mueller-Thurgau

Weinbau in Nordostdeutschland 2000 1800 1600 Cabernet sauvignon Merlot Chenin blanc (Sancerre) Pinot noir Chardonnay Riesling Sylvaner Sauvignon blanc Gamay noir (Beaujolais nouveau) Pinot blanc Cabernet franc HUGLIN INDEX Mueller-Thurgau

Weinbau in Nordostdeutschland 2030 2000 1800 1600 Cabernet sauvignon Merlot Chenin blanc (Sancerre) Pinot noir Chardonnay Riesling Sylvaner Sauvignon blanc Gamay noir (Beaujolais nouveau) Pinot blanc Cabernet franc HUGLIN INDEX Mueller-Thurgau

Extreme und deren Veränderungen Niederschlagsarme Tage (P  0.1 mm) Starkregentage (P  10 mm) Frosttage (Tmin < 0 °C) Eistage (Tmax < ) Sommertage (Tmax  25 °C) heiße Tage (Tmax  30 °C) Weitere Extreme: Sturm, Gewitter, Hagel Räumlich sehr unterschiedliche Trends, früher über-wiegend rückläufige Anzahl, zukünftig eher zunehmend Bisher in der Regel deutliche Zunahme, vor allem im Schwarzwald; zukünftig weiterhin im Westen und Norden, im restlichen Gebiet abnehmende Anzahl Die Zahl der Frosttage war generell rückläufig, vor allem im Nordosten; erster Frosttag meist später; der letzte Frosttag eher zum Jahresbeginn, außer im Hochschwarzwald. Bei Eistagen noch stärkerer Rückgang der Häufigkeit. Die Zahl der Sommertage nimmt generell deutlich zu, in den Gebirgen etwas geringer und von Ost nach West abnehmend. Bei der Zahl heißer Tage zeigt sich räumlich ein gleicher Trend (erste Hinweise, aber noch keine Zukunftstrends)

Tabelle (Vorentwurf): Auswirkungen & Anpassungsmaßnahmen Chancen Risiken Maßnahmen Mehr Sortenmöglichkeiten Veränderungen im Sortencharakter Lagenspezifische Analyse des klimatischen Entwicklungspoten-zials, Etablierung von Cuvées Frühere Vegetationsphasen schnelleres Wachstum beschleunigtes Wachstum auch bei Schaderregern Resistente Sorten (ggf. mit Hilfe gentechnischer Methoden) Mehr Strahlung, beschleunigte Reife auch mehr Sonnenbrand Wechsel der bevorzugten Lagen, angepasste Erziehung, Folien Höhere Qualität einiger Jahrgänge Einbußen bei anderen Jahrgängen, höhere Variabilität Versicherungssysteme, Derivate, Etablierung von Cuvées Weitere Regionen & Flächen Zusätzlicher Wettbewerb Offensives Marketing, Förderung des Weintourismus Steigende Erträge Sinkende Renditen Nachhaltiges Qualitätsmanagement