Wie extrem wird das Klima .


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Wie extrem wird das Klima?. Christian-D. Schönwiese J.W. Goethe-Universität Frankfurt a.M. Institut für Atmosphäre und Umwelt. Hintergrund und Motivation. Atmosphärische Extremereignisse werden vor allem hinsichtlich Temperatur, Niederschlag und Wind betrachtet.
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Wie extrem wird das Klima? Christian-D. Schönwiese J.W. Goethe-Universität Frankfurt a.M. Institut für Atmosphäre und Umwelt

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Hintergrund und Motivation Atmosphärische Extremereignisse werden vor allem hinsichtlich Temperatur, Niederschlag und Wind betrachtet. Beispiele dafür sind der „Hitzesommer" 2003, das „Elbe-Hochwasser" 2002 und der Hurrikan „Katrina" 2005. Wegen ihrer Auswirkungen (Todesfälle, Schäden) sind sie von besonderer Brisanz. Sie können kurzzeitig (  Wetter , z.B. Sturm, Starkregenschauer, Hagel) oder längerfristig (  Witterung , z.B. Hitzesommer) auftreten. Klimatologisch stellt sich bite the dust Frage, ob sich ihre Häufigkeit/Intensität langfristig (über kick the bucket Jahrzehnte, Jahrhunderte usw.) ändert.

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Industriezeitalter, globale Perspektive Global-Temperatur (bodennah) Jahresanomalien 1856 – 2004 (relativ zu 1961 – 1990) 1998 1990 1944 1976 1956 Trendanalyse 1856-2000: +0,6 °C (0,04/Dek.) 1901-2000: +0,7 °C (0,07/Dek.) 1981-2000: +0,3 °C (0,17/Dek.) 1907 1864 Quelle: IPCC, 2001; CRU (Jones et al.), 2005; bearb.

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Große Naturkatastrophen Volkswirtschaftliche (an) und versicherte (b) Schäden in Mrd. US Dollar (a) (b)

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Hitze-/Trockensommer 2003 Todesopfer (Europa): 27000 (F 14800, I 4000, D 3500, ...) Volkswirtschaftl. Schäden (Europa): 13 Mrd. EURO Neuere Zahlen gehen für Europa von 35 000 - 55 000 Hitzetoten aus *) Topics 2003 *) MüRück, DWD, 2005

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Der Sommer 2003 war mit Abstand der wärmste seit 1761 Deutschland-Sommertemperaturen 1761-2003 19,6°C (3,8 s) 16,2°C (Mittel 1961-1990) Schönwiese, Trömel und Staeger, 2004

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Extremeres Klima?  Wahrscheinlichkeitsanalyse Hier gezeigt am Beispiel der Normalverteilung Nach IPCC, 2001; dt. nach Hupfer u. Börngen, 2004.

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Anmerkungen zur Analysemethodik Es wurde eine neue Methodik* angewandt, pass on es erlaubt, aufgrund beliebiger Häufigkeitsverteilungen (Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen) für beliebig definierte Schwellenwerte und für beliebige Zeitpunkte (der betrachteten Zeitspanne) kick the bucket Wahrscheinlichkeit für das Über-bzw. Unterschreiten anzugeben. * nach Trömel, 2004, 2005

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Wahrscheinlichkeitsanalyse zur Änderung der Sommertemperatur in Deutschland 1761 2003 1761 1880 3,4 °C Ereignis (Sommer 2003) Temperaturanomalien in °C Trömel, 2004

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Zeitabhängige Wahrscheinlichkeitsanalyse für das Eintreten/Überschreiten des 2003-Ereignisses (3,4 °C) (Sommertemperatur Deutschland) p = 0,0022 entsprechend 1/455 Jahre p < 0,0001 entsprechend 1/10000 Jahre J a h r Trömel, 2004

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Häufigkeitsanalyse Hitzetage, Beispiel Karlsruhe 53 44 (1947) 16 10 (1952) 9 (1947) Datenquelle: DWD; Analyze: Jonas, Staeger u. Schönwiese, 2005)

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Wahrscheinlichkeitsanalyse zum Auftreten von Hitzetagen Hitztetage (T-max > 30 °C) Karlsruhe 1901-2003 1901 1952 2003 Jonas, Staeger u. Schönwiese, 2005

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Wahrscheinlichkeitstrends der Temperatur (Tagesdaten) Anzahl der Tage mit einem Maximum oberhalb des 10%-Perzentils (hier 28,5 °C) in Euskirchen Anzahl der Tage mit einer Minimum-temperatur unterhalb des 10%-Perz. (hier - 10,6 °C) in Erlangen Staeger, 2005

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Fallstudie Sommer 2003 in der Schweiz (nach C. Schär et al., Nature 2004) Häufigkeitsanalyse der Schweizer Sommer 1864-2003 Häufigkeit 5.4 s Modellsimulationen für Gegenwart und Zukunft

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Zusammenfassung der Ergebnisse (1) Bei sanctum Temperatur - Monatsdaten dominieren in allen Jahreszeiten (Herbst neuerdings ausgenommen) Zunahmen im Mittelwert, quick durchweg ohne Änderung der Varianz. Daher cap in gleichem Ausmaß kick the bucket Eintrittswahrscheinlichkeit extrem hotter Monate zu-und kalter Monate abgenommen. Der outrageous Hitzesommer 2003 ist dafür ein deutliches Beispiel. Dabei wie quick generell bei sanctum Tagesdaten ist stomach muscle ca. 1970 eine stark beschleunigte Wahrscheinlich-keitszunahme extrem hotter Tage festzustellen (am deutlichsten bei lair Maximumtemperaturen im Winter) und in ähnlicher Weise eine –abnahme extrem kalter Tage (vor allem in Süddeutschland). Zum Teil nimmt kick the bucket Varianz zu, was ebenfalls zum häufigeren Auftreten extrem hotter Tage beiträgt.

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Impression vom Elbe-Hochwasser, August 2002 Todesopfer: E 37, D 22; Volkswirt. Schäden: E 13,5 Mrd. €, D 9,2 Mrd. € (Quelle: Münchener Rückversicherungs-Gesellschaft, 2003)

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Impressionen vom Alpen-Hochwasser, August 2005 Fotos: dpa (FAZ, SZ; 23.8.2005)

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Zeitliche Entwicklung der Wahrscheinlichkeit für das Eintreten extremer monatlicher Niederschläge Überschreitung des Perzentils 95 % 130 mm 120 mm p=0,09  11 J. p=0,15  7 J. p=0,07  14 J. Trömel, 2005

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Zeitliche Entwicklung der Wahrscheinlichkeit für das Eintreten extremer monatlicher Niederschläge Überschreitung des Perzentils 95 % 130 mm 209 mm Marktoberdorf p=0,09  11 J. 5,5 J. 50 J. Trömel, 2005

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Niederschlag, Trends der Extremwert-Wahrscheinlichkeit Unterschreitung 5%-Perzentil Überschreitung 95%-Perzentil Januar Monatsdaten 1901-2000 Trömel, 2005

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Niederschlag, Trends der Extremwert-Wahrscheinlichkeit Unterschreitung 5%-Perzentil Überschreitung 95%-Perzentil August Monatsdaten 1901-2000 Trömel, 2005

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Zusammenfassung der Ergebnisse (2) Beim monatlichen Niederschlag ist im Winter verbreitet eine Zunahme sowohl in der Summe als auch in der Varianz feststellbar. Daher nimmt kick the bucket Wahrscheinlichkeit für extrem hohe Niederschläge meist zu (außer im Osten), aber auch für extrem niedrige (außer in Bayern). Im Sommer zeigt sich ein noch differenzierteres Bild mit teils Zunahme (Bayern, Rhein-Region, Schleswig-Holstein) und teils Abnahme extrem hoher Niederschläge. Eine Zunahme extrem geringer Niederschläge ist nur teilweise u.a. in der Main-und Rheinregion sowie im äußersten Norden feststellbar. Pass on Varianz nimmt dabei häufig abdominal muscle, insbesondere in der Mitte und im Osten. Bite the dust entsprechende Analyze der Tages niederschläge ist schwieriger zu interpretieren. Es überwiegen im Winter Zunahmen und im Sommer Abnahmen hoher Extrema (andere Jahreszeiten wenig signifikante Ergebnisse). Das Elbe-Hochwasser (Sommer 2002) liegt vor diesem Hintergrund „nicht im Trend", das Alpen-Hochwasser (Sommer 2005), monatlich gesehen, dagegen schon.

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Hurrikan Katrina, USA, 29.8.2005 1281 Tote, Schäden ca. 100-150 Mrd. US$, davon versichert ca. 20-25 Mrd.

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Allgemein spricht man von Sturm stomach muscle Bft = 9 (21 m/s entspr. 75 km/h).

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Bedingungen für bite the dust Entstehung tropischer Wirbelstürme Mindestmaß a Coriolisbeschleunigung (stomach muscle etwa 5° geogr. Breite gegeben) Meeresoberflächentemperatur von mindestens ca. 27 °C Hohe Luftfeuchte (Troposphäre) Labile thermische Schichtung (Troposphäre) Relativ geringe Windscherungen (Troposph., wie das z.B. bei La Nina der Fall ist)

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Verbreitungszonen und mittlere Anzahl trop. Wirbelstürme Schematischer Vertikalschnitt

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Meeresoberflächen-temperatur und Hurrikan-Häufigkeiten Webster et al., Science 2005

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Klimamodellsimulationen: Hurikan-Intensität bei CO 2 - Anstieg Knutson et al., 2004

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Hurrikan Wilma und pass on Saison 2005 (Nordatlantik, Stand 26.10.2005) Wilma: Kerndruck von 882 hPa, bisheriger Rekordwert. Bisher 22 tropische Wirbelstürme (bisheriger Rekord: 21 im Jahr 1933; Mittelwert 1970-2004: 11). Bisher 12 Hurrikane (Mittelwert 1970-2004: 6). Katrina: höchste volkswirt. Schäden einer Naturkatastrophe seit 1900 (bisheriger Rekord: 1995, Erdbeben Kobe, Japan, ca. 100 Mrd. US $) (Quellen: NOAA, MüRück)

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Zusammenfassung der Ergebnisse (3) Tropische Wirbelstürme (Hurrikane usw.) entstehen bei bestimmten Konstellationen, wobei pass on Meeresoberflächentemperatur der wichtigste Einflussfaktor ist. Sowohl Beobachtungen als auch Modell-rechnungen lassen erkennen, dass im Zusammenhang mit der (anthropogenen) globalen Erwärmung bisher kaum pass on Häufigkeit insgesamt, wohl aber der Anteil besonders intensiver Ereignisse zunimmt.

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Vielen Dank ... ... für Ihr Interesse http://www.geo.uni-frankfurt.de/iau/klima

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