100 Messstationen – eine Stadt: Die raum-zeitliche Variabilität der Lufttemperatur in Hamburg während der Messkampagne FESST@HH 2020

<p>Mehr als die Hälfte der Weltbevölkerung lebt in urbanen Räumen, Tendenz steigend. Umso bedeutender ist das vermehrte Auftreten von Hitzewellen und den damit verbundenen Hitzestress, die mit dem Klimawandel zusammenhängen. Die Gefährdung der menschlichen Gesundheit, insbesondere in Städten, wird steigen. Deshalb ist es wichtig, die Auswirkungen der Stadteffekte, wie die städtische Wärmeinsel (Urban Heat Island, UHI), auf das Stadtklima zu untersuchen. Hierbei sind die raumzeitliche Entwicklung der UHI als auch die Einflussgrößen auf die UHI von Bedeutung.</p> <p>Zahlreiche Studien haben sich bereits mit der UHI beschäftigt, doch die Besonderheit unserer Untersuchung der UHI liegt im dichten Messnetzwerk rund um und in Hamburg mit über 100 Stationen während der Messkampagne FESS@HH im Sommer (Juni bis August) 2020. Dabei kamen die sogenannten „APOLLOs“ ("Autonomous cold POoL LOgger") zum Einsatz, die das Rückgrat der Kampagne mit 81 Stationen bilden. Diese messen jede Sekunde die Lufttemperatur und den Luftdruck in Bodennähe. Das Messnetz wird mit 21 Wetterstationen ergänzt, die zusätzlich die relative Feuchte, Wind sowie den Niederschlag mit 10 s Auflösung aufzeichnen. Diese Messungen bilden somit einen hochaufgelösten Datensatz zur Temperaturverteilung in Hamburg, sodass die raumzeitliche Struktur der UHI untersuchbar ist. Um die Variabilität in der UHI Intensität zu verstehen, werden die Wetterbedingungen, wie die Windgeschwindigkeit oder der Bedeckungsgrad, in den Nächten mit einem UHI-Signal betrachtet. Des Weiteren wird der Einfluss der Entfernung einer Station vom Stadtzentrum sowie der Standorteigenschaften auf die UHI untersucht.</p> <p>Das UHI-Signal ist im Mittel über alle untersuchten Nächte in bis zu 6 km Entfernung vom Stadtzentrum messbar. Der Zeitpunkt in der Nacht, an dem die UHI Intensität ihr Maximum erreicht, ist unabhängig vom Sonnenuntergang und -aufgang. Zudem sind sowohl die Ausbildung als auch die Auflösung der nächtlichen UHI variabel. Erste Ergebnisse zeigen, dass die bodennahe Windgeschwindigkeit maßgeblich die Stärke der UHI bestimmt. Einflussparameter wie zum Beispiel der Bedeckungsgrad zeigen hingegen nur eine schwache Korrelation. Abgesehen von der UHI, wird der Einfluss der Bebauung, der Vegetation sowie der Wasserflächen auf die lokale Lufttemperatur analysiert.</p>

Auftreten von Mehrschichtwolken und Eiskristallimpfung in der Arktis

<p>Die Forschung zu arktischen Wolken hat sich bisher schwerpunktmäßig auf einschichtige, mehrphasige Grenzschichtwolken konzentriert. Das Auftreten von mehrschichtigen Wolken in der Arktis ist jedoch auch von großer Bedeutung. Die oberen Wolken in solchen Mehrschichtsystemen können die unteren Wolken auf mehrere Arten beeinflussen: (i) durch den komplexeren Strahlungstransport im Vergleich zu Einschichtwolken, (ii) durch den  Einfluss der oberen Wolke auf die diabatische Abkühlung darunter liegender Wolken und (iii) durch aus oberen Wolken in untere Wolken fallende Eiskristalle. Letztere können durch Eisimpfung zu einer Änderung der Wasserphase der unteren Wolken führen und damit die Bildung von Mischphasenwolken im Temperaturbereich des heterogenen Gefrierens ermöglichen.</p> <p>Ziel unseres hier vorgestellten Projekts ist es, mehrschichtige Wolken durch die Kombination von Daten aus Radiosonden- und Wolkenradarbeobachtungen zu untersuchen. Im Fokus steht dabei die MOSAiC-Kampagne. Um die aus diesen Messungen gewonnenen Ergebnisse zu klassifizieren und zu interpretieren, werden auch Beobachtungen aus früheren Messkampagnen und Langzeitmessstationen hinzugezogen.</p> <p>Hier präsentieren wir erste Ergebnisse des Projekts mit Daten der Kampagnen Arctic Ocean 2018 und MOSAiC. Während der Arctic Ocean Kampagne wurden in 56% der Fälle Mehrschichtwolken beobachtet. Davon zeigten 48% atmosphärische Bedingungen, die einer hohen Wahrscheinlichkeit von Eisimpfung entsprechen. Im Vergleich dazu zeigen Satellitenstudien einen Anteil an Mehrschichtwolken in der Arktis von lediglich 11%.</p>

Simulationen von historischen Stürmen und Sturmfluten in der Deutschen Bucht

<p>Sturmfluten sind gekennzeichnet durch das gleichzeitige Auftreten von Tidehochwasser und eines hohen Windstaus. Im letzten Jahrhundert gab es verschiedene schwere Sturmereignisse, die teilweise starke Schäden an den Küsten der Deutschen Bucht verursachten.</p> <p>Wir haben drei verschiedene historische Sturmereignisse herausgesucht, die sich in ihrer Zugbahn und Tide unterscheiden.</p> <ul> <li>Für die ostfriesische Nordseeküste gilt die Sturmflut vom 13.03.1906 heute noch als Bemessungsgrundlage für den Küstenschutz. Bisher war es nicht möglich, mangels atmosphärischen Antriebsdaten, diese Sturmflut zu simulieren.</li> <li>Der Sturm vom 10.02.1949 ereignete sich während Tideniedrigwasser und erzeugte einen hohen Windstau. An der Pegelstation Husum wurde das höchste und in Cuxhaven das dritthöchste Niedrigwasser gemessen.</li> <li>Die schwere Sturmflut von 16./17.02.1962 verursachte starke Schäden an der deutschen Nordseeküste und Hamburg.</li> </ul> <p> </p> <p>In unseren Untersuchungen haben wir folgende Fragestellungen behandelt:</p> <ul> <li>Können mit den atmosphärischen Daten aus dem 20th Century Reanalysis Project die Stürme simuliert werden?</li> <li>Können wir mit einem hydrodynamischen Modell die Wasserstände dieser Sturmereignisse simulieren?</li> <li>Wieviel höher wäre der Wasserstand, wenn die Stürme bei Springtide stattgefunden hätte?</li> </ul> <p> </p> <p>Für die Beantwortung dieser Fragen wurde das hydrodynamische TRIM-NP-Modell mit Druck- und Winddaten aus dem 20th Century Reanalysis Project (20CR) angetrieben und die daraus resultierenden Wasserstände mit Messungen an Pegelstationen verglichen. An den seitlichen Rändern des TRIM-NP-Modells wurden Daten aus dem FES2004 Tide-Modell verwendet.</p> <p>Für die Sturmflut von 1906 wurde eine synoptische Rekonstruktion basierend auf historische Druckdaten angefertigt und die Windgeschwindigkeit daraus berechnet. </p> <p>Erste Ergebnisse zeigen, dass für die einzelnen Sturmereignisse die Wasserstände, angetrieben durch einzelne Ensemble Member aus 20CR-Reanalysedaten, gut mit den Messungen übereinstimmen. Durch die Verschiebung der Tide erhöhen sich die Wasserstände für die Sturmereignisse 1949 und 1962 um einige Dezimeter, das heißt, dass die Sturmfluten hätten noch höher auflaufen können.   </p> <p> </p> <p>---------</p> <p>Die Sturmflut im März 1906</p> <p>https://www.dkrz.de/de/projekte-und-partner/HLRE-Projekte/focus/sturmflut1906</p>

FESSTVaL: Field Experiment on sub-mesoscale spatio-temporal variability in Lindenberg – Übersicht der Messkampagne und erste Ergebnisse

<p>Die FESSTVaL-Messkampagne (Field Experiment on sub-mesoscale spatio-temporal variability in Lindenberg) wurde im Sommer 2021 als eine große Kooperation mit gut zwei Dutzend Forschenden in der Umgebung des Meteorologischen Observatoriums Lindenberg des Deutschen Wetterdienstes durchgeführt. Im Rahmen des Projektes stehen sommerliche Wetterereignisse im Fokus, um die Entstehung von „Cold Pools“ und Windböen in der konvektiven Grenzschicht sowie deren Wechselwirkung besser zu verstehen. Aufgrund der kleinskaligen Natur dieser Wetterphänomene, können sie nur bedingt von konventionellen Bodenmessungen erfasst werden, können aber nichts-desto-trotz großen Schaden anrichten. Einzigartig für diese Kampagne ist daher die hohe Dichte der durchgeführten Bodenmessungen mit über 100 bodennahen Messungen hinsichtlich Temperatur und Druck und 20 automatischen Wetterstationen sowie ein dichtes Bodenfeuchtemessnetz. Ein X-Band Radar und mehrere Energiebilanzstationen wurden ebenfalls eingesetzt. Des Weiteren wurden in Kooperation mit externen Partnern am KIT und DLR neun Doppler-Lidar-Systeme für Messungen des Windprofils und von Turbulenzvariablen bis in mehrere Kilometer Höhe koordiniert getestet. Durch ein Messnetz von vier Mikrowellenradiometern und weiteren „Profilern“ wurden thermodynamische Eigenschaften der Grenzschicht sowie von Wolken und Niederschlag gemessen. Zusätzlich dazu wurden Messflüge mit unbemannten und ferngesteuerten Flugzeugen durch die Universität Tübingen und das DLR durchgeführt, um weitere Informationen in der Vertikalen zu erzielen und um die bodengebundene Fernerkundungssysteme zu evaluieren.</p> <p>Als Ergänzung zu diesen Messungen wird im Rahmen des Projektes der Informationsgewinn durch ein Citizen Science Messnetzes untersucht. Die Messungen werden außerdem durch hoch-aufgelöste large-eddy Simulationen (ICON-LES) ergänzt. Die Ergebnisse des Projektes sollen unter anderem dazu dienen, die Darstellung solcher kleinskaligen Prozesse in der numerischen Wettervorhersage zu verbessern und neue Messstrategien zu definieren. Die Datenprodukte der Kampagne werden unter dem FAIR-Prinzip behandelt und werden über einer Plattform am Integrated Climate Data Center der Universität Hamburg zur Verfügung gestellt. Dieser Beitrag wird die Messstrategie von FESSTVaL näher beleuchten, erste Erkenntnisse und Ergebnisse zusammenfassen sowie einen Einblick in die Datenverfügbarkeit und deren Verwertungsperspektive geben.</p>

Bestimmung von Verkehrsemissionsfaktoren für ultrafeine Partikel aus mehrjährigen Partikelflussmessungen mittels Eddy-Kovarianz in Berlin

<p>Ultrafeine Aerosolpartikel (D<sub>p</sub> < 100 nm, UFP) können über die Atemwege in den menschlichen Körper gelangen und dort akute und chronische Gesundheitsbeeinträchtigungen herbeiführen. In Städten stellt der Straßenverkehr eine der wichtigsten Quellen ultrafeiner Partikel dar. Die Quellstärke des städtischen Straßenverkehrs kann mithilfe von Emissionsfaktoren quantifiziert werden, die eine wichtige Eingangsgröße für Simulationsmodelle zur Berechnung städtischer Schadstoff-/Partikelausbreitung darstellen. Eine Möglichkeit zur Berechnung von Verkehrsemissionsfaktoren ergibt sich aus der Kombination von turbulenten Partikelflüssen mit flächenbezogenen Verkehrsstärken im Quellbereich der Flussmessungen. Da die Anzahl an Partikelflussmessungen im urbanen Bereich, besonders für Langzeitmessungen größenklassifizierter Partikelflüsse, derzeit noch relativ gering ist, sind insgesamt nur wenige Vergleichsdaten verfügbar.</p> <p>In der vorliegenden Studie wurde ein 3-jähriger Datensatz größenklassifizierter Partikelflussmessungen aus Berlin herangezogen (Teilprojekt im Modul 3DO+M, Verbundprojekt 'Stadtklima im Wandel'), um Emissionsfaktoren für das Verkehrsflottenmittel im Quellbereich der Partikelflüsse zu berechnen. Aufgrund der größenklassifizierten Flussmessungen können Emissionsfaktoren für unterschiedliche Partikelfraktionen, z.B. < 30 nm, < 100 nm (UFP) sowie < 200 nm, berechnet und mit Literaturwerten verglichen werden. Die Emissionsfaktoren werden für einzelne Untersuchungsjahre bestimmt, um annuelle Variabilität und Änderungen der Faktoren diskutieren zu können. Erste Ergebnisse zeigen robuste Resultate bei Anwendung der Methodik zur Berechnung von Emissionsfaktoren aus Eddy-Kovarianzdaten für Berlin, die in der Größenordnung u.a. mit einem Standort in Stockholm, Schweden, vergleichbar sind.</p>

LQ-Warn – Entwicklung optimierter Vorhersagen verschiedener Luftqualitätsparameter

<p>Schlechte Luftqualität gefährdet die Gesundheit der Bevölkerung. Zur Information und zur Ergreifung kurzfristiger Maßnahmen zur Luftqualitätsverbesserung (z.B. Verkehrslenkung) ist eine möglichst genaue und – insbesondere in städtischen Gebieten – möglichst räumlich hochaufgelöste Luftqualitätsvorhersage notwendig. Numerische Luftqualitätsmodelle haben für diese Aufgabe in der Regel eine zu geringe räumliche Auflösung.</p> <p>Daher ist es Ziel des Projektes „LQ-Warn“ die Luftqualitätsvorhersage insbesondere im Hinblick auf die Überschreitung von Grenzwerten zu verbessern. Basierend auf den Modellergebnissen für Luftqualitätsparameter des Copernicus Atmospheric Monitoring Service (CAMS) werden zwei Ansätze verfolgt: Einerseits werden Vorhersagen mit dem regionalen chemischen Transportmodell „REM-CALGRID“ (RCG) unter Einbeziehung von CAMS-Ergebnissen und regionalen Emissionsdaten berechnet. Dabei kann eine hohe horizontale Auflösung von 2 km erzielt werden und Prognosen können für verschiedene Luftschadstoffe in stündlicher Auflösung mit bis zu 72 Stunden Vorlaufzeit erstellt werden, unter anderem für NO<sub>2</sub>, O<sub>3</sub>, PM<sub>10</sub> und PM<sub>2.5</sub>. Andererseits wird die statistische Post-Processing-Methode „Model Output Statistics“ (MOS) angewandt, um Punktvorhersagen für die Massenkonzentration der Spezies NO<sub>2</sub>, O<sub>3</sub>, PM<sub>10</sub> und PM<sub>2.5</sub> mit einer Vorlaufzeit von bis zu 96 Stunden zu berechnen. Dafür werden luftqualitätsbezogene Messungen, CAMS-Modellergebnisse und meteorologische Parameter aus dem numerischen Wettervorhersagemodell des ECMWF als Prädiktoren verwendet.</p> <p>Es werden erste Ergebnisse der mit den o.g. Ansätzen errechneten Vorhersagen präsentiert und die Vor- und Nachteile der jeweiligen Verfahren hervorgehoben. Durch die statistische Post-Processing-Methode MOS wird an den Vorhersagepunkten vor allem für die Massenkonzentration von O<sub>3 </sub>und NO<sub>2</sub> eine signifikante Verringerung des RMSE (Root Mean Square Error) im Vergleich zu den Vorhersagen des numerischen CAMS-Modells erreicht. Diese deutliche Verbesserung der Luftqualitätsvorhersage sinnvoll auf die Fläche auszudehnen ist jedoch noch eine Herausforderung. Im Gegensatz dazu zeigt die Vorhersage mit dem RCG-Modell eine geringere Verbesserung der Vorhersagegüte an einzelnen Vorhersagepunkten als der MOS-Ansatz. Stattdessen bietet das RCG-Modell zeitlich und räumlich konsistente Vorhersagen an allen Modellgitterpunkten. Kleinskalige Konzentrationsunterschiede können aufgrund der höheren Modellauflösung deutlich realistischer vorhergesagt werden als mit den CAMS-Vorhersagen. Ein weiterführendes Ziel des LQ-Warn-Projektes ist es die beiden Ansätze zu kombinieren, um die Vorteile beider nutzen zu können und eine präzise Luftqualitätsvorhersage flächendeckend für Deutschland bereitstellen zu können.</p>

Das Projekt „MEDIWA“

<p><strong><em>Me</em></strong><em>teorological <strong>D</strong>rivers of Mass and Energy Exchange between <strong>I</strong>nland <strong>W</strong>aters and the <strong>A</strong>tmosphere (MEDIWA)</em></p> <p>Die genaue Quantifizierung des Stoff- und Energieaustausches zwischen Binnengewässern und der bodennahen Luftschicht ist von großer wissenschaftlicher und praktischer Bedeutung. So sind zum Beispiel genaue Abschätzungen der auftretenden Verdunstungsraten essentiell für die Steuerung und Betriebsführung von Talsperren und Stauseen sowie für eine erfolgreiche Realisierung von Flutungsvorhaben in Bergbaufolgelandschaften. In gleicherweise sind Kenntnisse des Wärmewärmehaushalts bzw. des Wärmeaustauschs eines Gewässers mit der Atmosphäre sowie ein exaktes Wissen über den an der Wasseroberfläche stattfindenden Gasaustauschs wichtig, um die wasserwirtschaftlichen Steuermöglichkeiten effizient zur Optimierung und Verbesserung der Wassergüte in Gewässern einsetzen zu können.</p> <p>Exakte, direkte Messungen des an der Wasseroberfläche stattfindenden Stoff- und Energieaustauschs sind möglich, aber sehr teuer und technisch extrem aufwendig. Daher werden Stoff- und Energieflüsse (z.B. Verdunstungsraten) meist mit Hilfe von verschiedenen numerischen Modellen aus einfacher zu messenden limnologischen und meteorologischen Variablen abgeschätzt. Die Genauigkeit derartig bestimmter Austauschraten ist jedoch sehr stark abhängig von (i) der Komplexität des eingesetzten Modells, (ii) der Parametrisierung der Modellgleichungen und (iii) der Repräsentativität und Genauigkeit der zur Verfügung stehenden Eingangsdaten. In der Praxis treten dadurch oftmals Konfliktsituationen auf, da die für den Einsatz genauer, komplexer Modelle notwendigen Umweltmessdaten in vielen Anwendungsfällen nicht oder nicht in ausreichender Qualität bereitstehen. Dieser Sachverhalt führt in Konsequenz dazu, dass der Stoff- und Energieaustausch eines Gewässers meist nur sehr überschlägig quantifiziert werden kann. Ergänzend ist festzuhalten, dass auch komplexe Modelle nach wie vor erhebliche Defizite und Schwächen in der Nachbildung der in Gewässern ablaufenden Prozesse haben. Insgesamt sind die Möglichkeiten zur Modellierung des Stoff- und Energiehaushalts von Gewässern somit stark verbesserungsbedürftig.</p> <p>Mit dem Ziel Stoff- und Energieflüsse von Binnengewässern auf Grundlage allgemein verfügbarer Umweltgrößen genauer modellieren und prognostizieren zu können, sollen in dem Projekt -MEDIWA- die an der Wasseroberfläche stattfindenden Austauschprozesse intensiv messtechnisch untersucht werden. Auf Grundlage der gewonnenen Messdaten sollen Methoden entwickelt werden, um die Verlässlichkeit von Modellabschätzungen zu verbessern. Komplexe Zusammenhänge und Prozessketten sollen aufgelöst und durch mathematische Gleichungen beschreibbar gemacht werden. Im besonderem Fokus steht dabei die Analyse und quantitative Beschreibung, wie die zeitliche und räumliche Variabilität meteorologischer Steuergrößen den Stoff und Energiehaushalt eines Gewässers beeinflusst. In unserem Tagungsbeitrag wollen wir das Projekt vorstellen und erste Ergebnisse der gegenwärtig noch laufenden Messungen präsentieren. Insbesondere wollen wir die Aspekte der räumlichen Heterogenität meteorologischer Steuergrößen auf den Stoff- und Energiehaushalt eines Gewässers diskutieren und im Hinblick auf die Zielvorhaben des Projektes erörtern.</p>

Hochaufgelöste Simulation von meteorologischen Feldern in urbanen Räumen mit dem Weather Research and Forecasting (WRF) Modell

<p><span>Städte und Kommunen sind für mehr als 70% </span><span>der globalen, fossilen CO2-Emissionen</span><span> verantwortlich, sodass hier ein enormes Mitigationspotential besteht. Informationen über (inner-)städtische CO2-Emissionen stehen allerdings oft nicht </span><span>in hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung</span><span> zur Verfügung und sind </span><span>meist</span><span> mit großen Unsicherheiten behaftet. Diese Umstände erschweren eine zielgerichtete und effiziente Mitigation im urbanen Raum. </span><span>Städtische Messnetzwerke können als unabhängige Informationsquelle einen Beitrag leisten, um CO2-Emissionen in Städten zu quantifizieren und Mitigation zu verifizieren</span><span>. </span><span>Verschiedene denkbare Beobachtungsstrategien sollten</span><span> im Vorfeld abgewägt werden, um urbane Emissionen bestmöglich, d.h. mit der erforderlichen Genauigkeit und </span><span>Kosteneffizienz</span><span> zu quantifizieren. So können Messnetzwerke die Basis für zielgerichtete und kosteneffiziente Mitigation legen.</span></p><p><span>Im Rahmen des Verbundvorhabens „Integrated Greenhouse Gas Monitoring System for Germany“ (ITMS) werden wir verschiedene Beobachtungsstrategien für urbane Räume entwerfen und mit Hilfe von Modellsimulation evaluieren und abwägen. Notwendige Voraussetzung für </span><span>die Evaluation der Strategien</span><span> ist eine akkurate Repräsentation des atmosphärischen Transports im Modell.</span></p><p><span>Diese Studie zeigt</span><span> erste Ergebnisse der hochauflösenden (1kmx1km) meteorologischen Simulationen für den Rhein-Neckar-Raum mit dem WRF Modell. </span><span>Die in WRF simulierten meteorologischen Größen werden für verschiedene Modellkonfigurationen mit </span><span>re-analysierten Daten des European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) und ausgewählten Messstationen verglichen. Damit evaluieren wir </span><span>den Einfluss unterschiedlicher Nudging-Strategien, Parametrisierungen physikalischer Prozesse und urbaner Interaktionen</span><span> auf </span><span>die Modellperformance</span> <span>von</span><span> Lufttemperatur, Windrichtung, Windgeschwindigkeit und Grenzschichthöhe. Durch diese Analysen gewährleisten wir, dass die Simulation der Beobachtungsstrategien auf robuste</span><span>m</span><span> und realistische</span><span>m</span><span> atmosphärischen Transport basieren und schlussendlich repräsentative Empfehlungen für den Aufbau von Messnetzwerken liefern können. </span></p>

Niederschlagsmodifikation durch Städte – Erkenntnisse eines systematischen Literaturreviews mit Fokus auf Studien der letzten Dekade

<p>Die Veränderung von Landoberflächen kann einen profunden Einfluss auf das lokale und regionale Klima haben. Insbesondere Städte sind mit einer umfassenden Umgestaltung der lokalen Oberflächenstruktur verbunden, was im Zusammenspiel mit anthropogen Emissionen von strahlungsrelevanten Gasen und Partikeln zu einer deutlichen Modifikation der Energiebilanz der städtischen Grenzschicht führt. Viele der resultierenden Auswirkungen auf meteorologische Größen wurden in den letzten Dekaden umfassend untersucht. Eines der bekanntesten Stadtklimaphänomene ist die Überwärmung von Stadtgebieten im Vergleich zum Umland, die urbane Wärmeinsel. Neben dem Temperatureffekt ist ein klarer städtischer Einfluss auf das Windfeld und die Modifikation von Niederschlägen über und im Umfeld von Städten zu beobachten und durch viele Studien belegt.</p><p>Beobachtungs- und Modellstudien liefern überzeugende Nachweise, dass Niederschlagsmuster über Stadtgebieten und/oder deren Umgebung modifiziert werden bzw. konvektive Niederschläge und Sturzflutereignisse verstärkt oder gar ausgelöst werden können. Der Einfluss der Stadt wird demnach über thermische Effekte in Verbindung mit der Wärmeinsel, Hinderniseffekten, Aerosoleinflüssen auf mikrophysikalische Prozesse und auf das Erwärmungsprofil über der Stadt sowie durch anthropogene Feuchtequellen (z.B. Kühltürme) bewirkt. Niederschläge können durch Städte nicht nur verstärkt, sondern unter Umständen insbesondere in Verbindung mit Partikelemissionen auch abgeschwächt oder gar abgewendet werden.</p><p>Obwohl die Stadteffekte auf den Niederschlag ziemlich gut bekannt sind, weisen die vielen veröffentlichten Studien dazu eine große Bandbreite bezogen auf die Größe der Niederschlagsveränderungen und deren Lage relativ zum Stadtgebiet auf. Ein klareres, vollständigeres Bild mit deutlichen Aussagen zur urbanen Niederschlagsmodifikation kann derzeit noch nicht gezeichnet werden, wenn dieses bei der sich durch die überlagernden Einflussfaktoren ergebenden Komplexität überhaupt möglich ist. Vielfach wird durch eine fehlende standardisierte Berichterstattung von Studienergebnissen das Zusammenstellen von generalisierten Aussagen erheblich erschwert.</p><p>Im Rahmen des Exzellenzclusters „Climate, Climatic Change and Society“ (CliCCS) fokussiert ein Projekt auf nachhaltige Anpassungsszenarien von Städten in Hinblick auf hydrologische Belastungen in Verbindung mit dem Klimawandel. Innerhalb dieses Projekts haben wir eine systematische Literaturrecherche zur Niederschlagsmodifikation durch Städte mit Schwerpunkt auf die letzten 10 Jahre durchgeführt. Anlass dafür war, dass der letzte umfassende Review zu dem Thema einige Jahre zurückliegt und die Anzahl der Veröffentlichungen stetig steigt. Zudem wurden in den letzten Jahren räumlich besser aufgelöste Modelle verwendet, die eine direkte Berechnung konvektiver Prozesse erlaubten. Dabei wurde häufig auch der Aerosoleinfluss auf die Niederschlagsbildung explizit betrachtet. Auch auf der Beobachtungsseite konnten durch den Einsatz von besser aufgelösten Fernmessverfahren (Radar, Satellit) kleinskaligere Prozesse aber auch regionale Muster in neueren Studien umfassender analysiert werden.</p><p>Hier berichten wir über erste Ergebnisse unseres systematischen Reviews aufgeschlüsselt nach räumlicher Skala, dominanten Prozessen und möglichen Bezug zum Klimawandel. Dabei stellen wir den Einfluss von Städten auf Starkniederschläge heraus und weisen auf die Entwicklung der Forschungslandschaft und vermeintliche Forschungslücken hin. Zur Veranschaulichung werden ausgewählte Ergebnisse neuerer Veröffentlichungen gezeigt.</p>