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7.2Hagelpotential inEuropaanhandReanalysedaten
wirdeinreduziertes logistischesHagelmodell (nachfolgendalsRLHMbezeichnet)ohne
diese Variable analog zu den in Kapitel 7.1 beschriebenen Methoden abgeleitet (siehe
Tabelle7.5).
AngewendetaufdengesamtenZeitraumdesCE40sinddieräumlichenStrukturender
Ergebnisse des PHI mit und ohne Berücksichtigung der oWL fast identisch. Allerdings
istderPHI imFallohneoWLinderRegelniedrigerals fürErgebnisse,diedieWetterla-
genberücksichtigen.DieAbweichungensind imMittelabergeringerals1.Ebenfalls ist
das Pseudo–Bestimmtheitsmaß für das logistische Hagelmodell (ohne oWL) kleiner als
beim LHM (∼0,01-0,02). Vergleicht man die Ergebnisse, indem das RLHM auf beide
Reanalyseläufe (CE40, CoastDatII) für 1978 und 2000 angewendet wird, sind deutli-
che Unterschiede zu erkennen (Abb. 7.12). Zwar zeigt der mittlere PHI in CoastDatII
auch einen ausgeprägten Nord–Süd–Gradienten, jedoch gehen aufgrund der gröberen
Auflösung orografisch geprägte Strukturen verloren. Des Weiteren zeigen sich teilwei-
se weniger Tage mit Potential für Hagel als in CE40. Insbesondere im mittleren Teil
Deutschlands werden nur 3 bis 4 Tage pro Jahr bestimmt, während hier in CE40 eher
4 bis 6 Tage erwartet werden. Im Süden treten in CoastDatII die markanten Hotspots
des CE40 mit 12–15 Tagen beispielsweise im Rheintal oder südöstlich von München
aufgrund der gröberen Auflösung nicht auf. Allerdings werden im Durchschnitt Werte
desPHIvon6–10Tagebeobachtet.
In Abbildung 7.13 wird das RLHM auf das ganze europäische Untersuchungsgebiet
übertragen (1978–2009). Die höchsten Werte des PHI (11–14Tage) werden in Itali-
en südlich der Alpen beobachtet; gefolgt von 6–9 Tagen nördlich der Alpen und am
östlichen Rand des Untersuchungsgebiets. Des Weiteren werden in der Regel über ge-
birgigem Gelände niedrigere Werte des PHI beobachtet (z.B. Skandinavisches Gebirge,
Tab.7.5.:Logistische Regressionskoeffizienten für das reduzierte logistische Hagelmodell mit
denVariablenCAPE,TQV,Tmin,LIB undT2m andenPunkten1bis11,basierendaufCE40und
SVDatenzwischen1992und2000.
Variablex LHM1 LHM2 LHM3 LHM4 LHM5 LHM6 LHM7 LHM8 LHM9 LHM10 LHM11
β0= –1,829 –2,525 –3,113 –3,360 –2,705 –2,531 –2,066 –2,375 –2,756 –3,292 –3,102
CAPEML[·10−4]: β1= –3,0 –2,7 –2,2 –1,0 –1,3 –2,5 0,2 –1,5 0,03 –4,2 0,3
TQV: β2= 0,022 0,028 0,042 0,045 0,011 0,029 0,035 0,015 0,009 0,008 –0,015
Tmin: β3= 0,325 0,298 0,285 0,258 0,311 0,298 0,354 0,337 0,307 0,331 0,316
LIB: β4= –0,409 –0,416 –0,398 –0,359 –0,343 –0,361 –0,331 –0,354 –0,335 –0,285 –0,290
T2m: β5= –0,252 –0,213 –0,199 –0,174 –0,187 –0,217 –0,296 –0,222 –0,183 –0,186 –0,150
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Änderung des Gewitter- und Hagelpotentials im Klimawandel
- Titel
- Änderung des Gewitter- und Hagelpotentials im Klimawandel
- Autor
- Susanna Mohr
- Verlag
- KIT Scientific Publishing
- Datum
- 2013
- Sprache
- deutsch
- Lizenz
- CC BY-NC-ND 3.0
- ISBN
- 978-3-86644-994-7
- Abmessungen
- 21.0 x 29.7 cm
- Seiten
- 272
- Schlagwörter
- Atmosphärische Risiken, Hagel, Gewitter, Klimawandel, Klimatologie (Zukunft, Konvektion)
- Kategorien
- Naturwissenschaften Physik
- Naturwissenschaften Umwelt und Klima