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Die Genauigkeit der Schneeschmelzmodellierung ist für tägliche meteorologische Daten am
höchsten, weil mit real gemessenen Temperaturen modelliert wird. Bei Verwendung von
gemessenen Monatswerte bzw. langjährigen Monatsmittelwerten wird die Modellierung
wegen der Verwendung synthetisch erzeugter Tagesmitteltemperaturen zunehmend ungenau.
Die Synthese der Tagesmitteltemperaturen erfolgt für gemessene Monatswerte bzw.
langjährige Monatsmittelwerte folgendermaßen: Ausgangspunkt der Untersuchungen sind
analog der Arbeiten zur Niederschlagssynthetisierung (vgl. Abschnitt 4.5.1) statistische
Untersuchungen zu den Temperaturen für die hinsichtlich Daten frei verfügbaren meteoro--
logischen Stationen des DWD. Untersucht wurden folgende Parameter:
- die durchschnittlichen Abweichungen der Tagesmitteltemperaturen nach oben und unten
- die durchschnittlichen Zeitdauern von Perioden mit über- und unterdurchschnittlichen
Temperaturen
Aus den Untersuchungen lassen sich folgende Schlussfolgerungen ziehen:
- Es existiert eine Abhängigkeit der durchschnittlichen Temperaturabweichungen von der
Jahreszeit (s. Tabelle 18). In den Wintermonaten (insbesondere im Dezember und Januar)
sind die Abweichungen nach oben und unten am größten.
- Die Abweichungen vergrößern sich je 100 m Höhenzunahme um etwa 0,1 °C.
- Die Abweichungen sind in Küstennähe kleiner als die in der Tabelle 18 angegeben Werte und
in Süd- und Südostdeutschland etwas höher.
- Eine Gesetzmäßigkeit in Bezug auf die durchschnittlichen Zeitdauern von Perioden mit
über- und unterdurchschnittlichen Temperaturen ließ sich nicht finden.
Tabelle 18: Mittlere Spannweiten der Tagesmitteltemperaturen DT der untersuchten DWD-
Stationen
Jan
DT [°C]
5,1
Die in der Tabelle 18 aufgeführten durchschnittlichen Abweichungen wurden zusammen mit
den Monatsmitteltemperaturen, der geographischen Breite und der geodätischen Höhe des
Deponie- bzw. Haldenstandortes für die Synthese der Tagesmitteltemperaturen genutzt.
4. Das Deponie- und Haldenwasserhaushaltsmodell BOWAHALD
Feb
Mrz
Apr
Mai
4,4
3,7
4,7
Jun
Jul
Aug
4,3
4,1
3,5
3,7
Sep
Okt
Nov
3,0
3,5
4,1
Dez
5,2
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