Seite - 159 - in Änderung des Gewitter- und Hagelpotentials im Klimawandel

7.1Hagelmodellmittels logistischerRegression diehäufigmiteinerAdvektionkälterer,maritimerLuftverbundensind,ungünstigereBe- dingungen. Ähnliche Ergebnisse zeigen sich auch bei Analysen mit Radardaten (SHJ, 2005–2011). So sind beispielsweise etwa 64% der Tage mit einer südwestlichen An- strömungmitHagelsignalen indenRadardatenverbunden(Puskeiler,2012,persönliche Kommunikation). DieoWLswerden fürdas logistischeModell binärdefiniert: oWL=      1 , SWZAF,SWZZF,XXZAF,SWAZF 0 , restlicheundefinierteWetterlagen −1 , NWAAF,NWAAT,XXAAT . Fürdas logistischeHagelmodell stellensich folgendevierBasisparameter alsgeeignete Variablen heraus, da sie bei verschiedenen Betrachtungen (siehe unten) robuste Ergeb- nisse liefern: 1. CAPE, 2. einParameter, derdieFeuchte indenunterenSchichtenausdrückt, 3. dieMinimumtemperatur amMorgenTminund 4. oWL. Dabei istTmin ein Maß für die potentielle Feuchttemperaturθw am Nachmittag und ein guter Indikator für die morgendlichen Bedingungen in der Grenzschicht. So führen hö- herenächtlicheTemperatureninderGrenzschichtbodennahzueinergeringerennächtli- chen Inversion infolge langwelliger Ausstrahlung und zu einem höheren Feuchtegehalt. DaherbegünstigenhöhereTemperaturenamMorgendieEntstehungvonKonvektionam frühenNachmittag (Willemse,1995;Dessens,1995;Sánchezet al., 1998a,2008). Als geeigneter Feuchteparameter wird TQV identifiziert (höherer HSS als bei den anderen Parametern). Allerdings wäre es auch möglich, einen der anderen Parameter (z.B. r2m, Td,2m, Td,750, Td,850) anstelle von TQV zu verwenden. Ähnlich ist es auch mit Twet, der durch die Hinzunahme der Modellvariable Tmin als möglicher Parameter wegfällt, daTwet redundant zuTmin ist. Zusätzlich wird deutlich, dass es sinnvoll ist, einen zweiten Konvektionsparameter im logistischen Modell zu berücksichtigen. So bewirken als fünfter und sechster Pa- rameter die Kombination aus LIB und der bodennahen Temperatur T2m eine deutliche Verbesserung des bisherigen Modellansatzes. Damit ergibt sich folgender logistischer Modellansatzmit sechsverschiedenenVariablenxn: 159