3. Klimamodellauswertungen im Binnenbereich 15 modellieren zu können, kombiniert das Interpolationsverfahren ein nichtlineares Temperaturprofil mit In- verse Distance Weighted Interpolation (IDW), wobei ein nichteuklidisches Distanzmaß verwendet wurde. Daneben wurde zudem der Wärmeinseleffekt in urbanen Räumen berücksichtigt. Der Winddatensatz ist ein Verschnitt aus hochauflösenden Reanalysedaten (COSMO-CLM (Consortium for small scale modelling 3 Climate limited-area model); siehe Abschnitt 3.2.3) und Stationsmesswerten. Das von der Reanalyse gelieferte Hintergrundfeld stündlicher Windgeschwindigkeiten mit einer Gitterweite von 2,8 km wurde mit Hilfe von Stationsdaten bias-adjustiert. Da Modellwind und Modellrauigkeit als Flächen- mittelwerte vorliegen, Stationswerte dagegen punktuell gültig sind, wurden die jeweiligen Werte zunächst vergleichbar gemacht. Dazu wurden beide Datensätze basierend auf Konzepten der Grenzschichtmeteoro- logie transformiert. Anschließend wurden die Abweichungen zwischen Modell- und Stationswind, unter Berücksichtigung der Topographie, mittels linearer Regression interpoliert. Aufgrund der hohen Qualität des TRY-Basisdatensatzes im Vergleich zu Stationsdaten und anderen Ras- terprodukten, dient der Winddatensatz im Themenfeld 1 zur Erstellung von Extremwertkarten für das 95., das 98. und das 99. Perzentil. Insbesondere wird der Datensatz im Schwerpunkt Sturmgefahren verwendet. Zusätzlich wurde aus COSMO-CLM Klimasimulationsdaten, angetrieben mit Reanalysen, der sogenannte Böenfaktor berechnet. Er ist das Verhältnis von Windböe zu Mittelwind. Für niedrige Windgeschwindig- keiten (kleiner 10 m/s) ist er im Bereich von 1 bis 10, nähert sich aber für hohe Windgeschwindigkeiten einem Wert zwischen 1,2 und 1,5 an (Born et al. 2012). Dieser Böenfaktor wurde auf die entsprechenden Perzentilkarten des TRY-Basisdatensatzes angewendet, sodass ein Wert der Windböen für jeden Gitter- punkt des Rasters und für die entsprechenden Perzentile angegeben werden kann. 3.2.3 Reanalysedaten Die Reanalysedaten des Modells COSMO-REA6 (Bollmeyer et al. 2015) liefern physikalisch konsistente und lückenlose Zeitserien, die das Gebiet EURO CORDEX-11 (Coordinated Downscaling Experiment) in einer räumlichen Auflösung von 6 x 6 km? abdecken. COSMO-REA6 vereint Daten des numerischen Wet- tervorhersagemodells COSMO mit Beobachtungsdaten. Die Beobachtungsdaten werden mittels des Nudging-Schemas von COSMO assimiliert, ergänzt mit Schnee, Meeresoberflächentemperaturen und Bo- denfeuchte und den lateralen Randbedingungen von ERA-Interim4 (Dee et al. 2011). Derzeit überspannt der Datensatz den Zeitraum 199532017. Bollmeyer et al. (2015) zeigten, dass dieser hoch aufgelöste regionale Reanalysedatensatz im Vergleich zur globalen Reanalyse von ERA-Interim insbesondere in der Darstellung kleinskaliger Variabilität einen Mehr- wert liefert. Besonders die raum-zeitliche Genauigkeit von Niederschlagsereignissen konnte im Vergleich zu dynamischem Downscaling ohne Datenassimilation signifikant verbessert werden. Im Themenfeld 1 werden die Daten von COSMOS-REA6 für die Bias-Adjustierung und dem anschließen- den statistischen Downscaling der mittleren Windgeschwindigkeit im 10 m Höhe sowie des Luftdrucks in Meereshöhe verwendet. Beide Größen sind derzeit nicht Teil des HYRAS-Datensatzes und der Reanalyse- datensatz bietet mit seiner erwiesenen Qualität eine adäquate Alternative. Für die Anwendung im Themen- feld 1 werden die REA6-Daten mittels des Verfahrens „conservative interpolation< von 6 x 6 km? auf 5 x 5 km? gebracht, um eine räumlich konsistente Bereitstellung aller bias-adjustierten Klimaprojektionsda- tensätze zu ermöglichen. 4 ERA-Interim ist eine viel genutzte globale atmosphärische Reanalyse, deren Daten in 1979 beginnen. Sie wird vom Europäi- schen Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) produziert und soll langfr istig die vorherige atmosphärische Re- analyse ERA-40 ersetzen.