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Im Rahmen einer Zusammenarbeit zwischen der Thüringer Landesanstalt für Umwelt und Geologie und der Goethe-Universität Frankfurt fand in Kooperation mit dem Deutschen Wetterdienst (DWD) eine umfassende Studie zum konvektiven Unwetterpotential über Thüringen statt. Unwetterereignisse, die durch konvektive Prozesse in der Atmosphäre verursacht werden, besitzen ein nicht unerhebliches Schadenspotential, obwohl sie oftmals eine räumlich eng begrenzte Ausdehnung aufweisen. Aufgrund ihrer Charakteristik ist sowohl die Vorhersage solcher Ereignisse, als auch eine vollständige, systematische Erfassung für eine detaillierte Auswertung längerer Zeitreihen noch immer eine Herausforderung. Zusätzliches Interesse besteht in der Abschätzung der durch den Klimawandel abhängigen Entwicklung des zukünftigen Gefährdungspotentials konvektiver Unwetter. Für eine gezielte Untersuchung des Themenkomplexes ist eine Vielzahl unterschiedlicher Daten und Methoden verwendet worden. Mit Hilfe von Fernerkundungsdatensätzen wird ein räumlich differenziertes Gefährdungspotential über Thüringen nachgewiesen. Bedingt durch das Relief ist das Auftreten von Konvektion am häufigsten und intensivsten über dem südlichen Thüringer Wald und dessen Ostrand zu beobachten, während Nordthüringen eine deutlich geringere Aktivität solcher Unwetterereignisse aufweist. Eine Abschätzung mittels globaler Klimamodelle und daraus abgeleiteten Wetterlagen zeigt unter Berücksichtigung des RCP8.5 Klimaszenarios für die nahe Zukunft (2016-2045) eine Zunahme des Gefährdungspotentials durch konvektive Unwetter. Aufgrund des Anstiegs feuchter Wetterlagen (49 % auf 82 %) erhöht sich die Zunahme der Gefährdung für den Zeitraum 2071-2100 noch deutlicher. Im Vergleich zu diesem statistischen Ansatz nimmt die projizierte Gefährdung durch extreme Ereignisse erheblich zu (Faktor 6), wenn die Ergebnisse expliziter Simulationen konvektiver Ereignisse mit einem regionalen Klimamodell (mit horizontaler Gitterdistanz von 1 km) und eine Zunahme der Tage mit konvektiven Extremereignissen berücksichtigt werden. Ein Anstieg der Gefährdung durch konvektive Unwetter in der Zukunft ist wahrscheinlich. Eine Quantifizierung bleibt jedoch unsicher.
It is common practice to use a 30-year period to derive climatological values, as recommended by the World Meteorological Organization. However this convention relies on important assumptions, of which the validity can be examined by deriving the uncertainty inherent to using a limited time-period for deriving climatological values. In this study a new method, aiming at deriving this uncertainty, has been developed with an application to precipitation for a station in Europe (Westdorpe) and one in Africa (Gulu). The weather generator framework is used to produce synthetic daily precipitation time-series that can also be regarded as alternative climate realizations. The framework consists of an improved Markov model, which shows good performance in reproducing the 5-day precipitation variability. The sub-seasonal, seasonal and the inter-annual signals are introduced in the weather generator framework by including covariates. These covariates are derived from an empirical mode decomposition analysis with an improved stability and significance assessment. Introducing covariates was found to substantially improve the monthly precipitation variability for Gulu. From the weather generator, 1,000 synthetic time-series were produced. The divergence between these time-series demonstrates an uncertainty, inherent to using a 30-year period for mean precipitation, of 11 % for Westdorpe and 15 % for Gulu. The uncertainty for precipitation 10-year return levels was found to be 37 % for both sites.