GIS - gestützte Analyse der zeitlichen und räumlichen Verteilung der Niederschlagsjahressummen (1961 - 1990) in der Dominikanischen Republik

Niederschlag ist ein bedeutendes Klimaelement und ein wichtiges Glied im Wasserhaushalt einer Landschaft. Insbesondere in den Tropen gehört die Variabilität der Niederschläge bei geringer Variation anderer Klimaelemente zu den Besonderheiten des Klimas. Die präzise Kenntnis der räumlichen und jahreszeitlichen Niederschlagsausbildung ist von großer Bedeutung für die Inwertsetzung eines intensiv genutzten Agrarraums. Im Zusammenhang mit unangepasster Landnutzung in den Tropen kommt es in Folge von stark konvektiven Regenereignissen zu erhöhtem Oberflächenabfluss, Überschwemmungen und Bodenerosion.
Die Information der Niederschlagsverbreitung in Zeit und Raum dient als Planungsgrundlage für den Katastrophenschutz, also zur Gefahreneinschätzung und Bewertung von ‚natural hazards’. Raumrelevante Entscheidungen mit hydrologischer Problemstellung, wie etwa die Ausbildung einer Hydroinfrastruktur (z.B. Entwässerungssysteme und Dämme) und der Ausbau eines effektiven Agrar- und Wassermanagements, sind auf räumliche Informationen angewiesen.
Zur Feststellung der zeitlichen Niederschlagsvariabilität in der Dominikanischen Republik wurden 26 Niederschlagsreihen hinsichtlich der Variation innerhalb der Klimanormalperiode (CLINO) 1961 - 1990, der prozentualen Abweichung vom Mittel der Zeitreihe und des linearen Trends statistisch untersucht.
Zur Feststellung der räumlichen Variation wurde auf Grundlage der 26 Niederschlagsreihen und unter Einbezug eines Digitalen Geländemodells (DGM) ein Regressionsmodell erstellt. Es wurde die Hypothese aufgestellt, dass die Niederschlagsausprägung von der relativen Reliefposition und der Lage zur Hauptwindrichtung kontrolliert wird. Es wurde ein Luv-Lee-Parameter bestimmt und in die Regressionsanalyse mit einbezogen. Trotz der heterogenen Verteilung der Datengrundlage und der geringen Repräsentanz der Werte wird das Modell durch die erklärte Varianz von 93,2% bewertet.