E-WP7 STEPCLIM: Severe thunderstorm evaluation and predictability in climate models

In Europa werden Gewitter zunehmend als bedeutende Gefahren für Gut und Leben erkannt. Nach Zahlen der Munich Re Group entstehen in Europa jährlich Schäden in Höhe von etwa 5 Milliarden Euro (Munich Re Group, 2006) durch gewitterbedingte Unwetterereignisse (Hagel, Sturzfluten, Gewitterböen, Tornados und Blitzschlag). Trotzdem weiß man bisher relativ wenig über die Vorhersagbarkeit solcher Ereignisse auf einer saisonalen bis Dekaden-Zeitskala. STEPCLIM untersucht die Vorhersagbarkeit sowie die Prozesse, die sie verbessern oder einschränken.

Die räumliche und zeitliche Auflösung von globalen und regionalen Klimamodellen ist unzureichend um Gewitter samt deren Begleiterscheinungen simulieren zu können. Diese Modelle können jedoch Informationen enthalten, die indirekt mit dem Auftreten solcher gefährlichen Ereignisse verbunden sind. Im Rahmen der ersten Phase von STEPCLIM wurde eine Methode entwickelt, die es in Zukunft ermöglicht Klimamodelle für die Häufigkeitsvorhersage und Intensitätsvorhersage von Hagel, Tornados und Gewitterböen zu nutzen. Im Rahmen der zweiten Phase von STEPCLIM wird diese Methode verbessert und gleichzeitig auf sowohl globale als auch auf regionale Klimavorhersagen angewandt.

Ein statistisches Modell stellt mittels einer additiven logistischen Regression (in Zusammenarbeit mit dem BMBF-Projekt ARCS – Analysis of Risk of Convective Storms in Europe) eine Beziehung her zwischen atmosphärischen Variablen und Wahrscheinlichkeiten des Auftretens von gefährlichen Wetterereignissen. Die Entwicklung des logistischen Modells erfordert die Verfügbarkeit von  qualitätskontrollierten Datensätzen über Unwetterereignisse. Daher wird die Europäische Unwetterdatenbank ESWD (die vom ESSL betrieben wird) für die Analyse im Rahmen des Projekts optimiert. In der ESWD sind Meldungen über Hagel, Tornados, gefährliche Sturmböen und extreme Regenereignisse enthalten.

Zudem wird die Fähigkeit des MiKlip-Systems untersucht atmosphärische Labilität in der Troposphäre zu modellieren. Während der ersten Phase von STEPCLIM wurden mehrere Fälle von systematischen Abweichungen identifiziert. Eine Identifizierung und Korrektur solcher Abweichungen in den MiKlip-Datensätzen wird in Zusammenarbeit mit WPE-1 MOSQUITO durchgeführt.

Schließlich wird das statistische Modell auch auf die MiKlip-Daten angewendet um klimatologische Datensätze einer Anzahl von Gewittergefahren aufzubauen.  Nach der Korrektur von systematischen Abweichungen, die mittels Reanalyse-Daten erfolgt, wird das Modell zu einer Komponente des nutzerorientierten MiKlip Common Evaluation System (CES).

Ziele

  • Verbesserung eines statistischen Modells, das atmosphärische Variablen mit der Wahrscheinlichkeit von Unwetterphänomenen in Beziehung setzt.
  • Erweiterung des ESWD Datensatzes zur Verminderung von Inhomogenitäten.
  • Identifikation und Korrektur von systematischen Fehlern der atmosphärischen Labilität in den MiKlip-Datensätzen.
  • Anwendung des statistischen Modells auf das MiKlip-System, sodass ein Datensatz von gewitterbedingten Gefahren für das aktuelle MiKlip-System erzeugt werden kann.
  • Entwicklung eines Softwaretools für das “Common Evaluation System”. Das Tool ermöglicht Nutzern gewitterbedingte Unwettergefahren aus zukünftigen MiKlip-Daten abzuleiten.

STEPCLIM wird vom Europäischen Unwetterforschungsinstitut ESSL (European Severe Storms Laboratory) mit Sitz in Weßling bei München durchgeführt. 

Kontakt

European Severe Storms Laboratory
Lars Tijssen
Lars.tijssen(at)nospamessl.org

Pieter Groenemeijer
Pieter.groenemeijer(at)nospamessl.org

Identification of favorable environments for thunderstorms in reanalysis data

2016 - Meteorologische Zeitschrift

Westermayer A.T. | P. Groenemeijer, G. Pistotnik, R. Sausen and E. Faust

Validation of Convective Parameters in MPI-ESM Decadal Hindcasts (1971–2012) against ERA-Interim Reanalyses

2016 - Meteorologische Zeitschrift, Vol. 25 No. 6, pp. 753-766

Pistotnik, G | P. Groenemeijer, and R. Sausen

A Climatology of Tornadoes in Europe: Results from the European Severe Weather Database

2014 - Monthly Weather Review, Vol. 142 (12), pp. 4775-4790

Groenemeijer, P. | T. Kühne