Naturgefahrenmodellierung in Österreich in der Praxis Sturm und Starkniederschlag. Alexander Beck

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1 in Österreich in der Praxis Sturm und Starkniederschlag Alexander Beck

2 Übersicht Die Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik Folie 2 : Meteorologischer Input Modellbasierte Windklimatologie Ansätze zur flächigen Modellierung von Starkregen Zusammenfassung

3 Meteorologisches Messnetz der ZAMG

4 Warnsystem: Warnstufen und Jährlichkeiten Folie 4 Warnschwellen sind regional unterschiedlich Indirekter Impact-Bezug Für jeden Parameter wurden eigene Klimagebiete bestimmt

5 Wetterwarnungen Klimaregionen als Basis für Warnschwellen Beispiel: Regen

6 Homogenesierte Zeitreihen: Monatsdaten HISTALP Längsten Reihen beginnen 1760 (!) Folie 6 Insgesamt über 200 Stationen in der Greater Alpine Region (GAR) homogenisert Vielzahl an Auswertungen: Hitze/Kälteperioden, Stürme, Niederschlag in Flusseinzugsgebieten, Starkniederschlag Auer u.a. (2007), Böhm u.a. (2009)

7 HISTALP: Starkregen Tagesniederschläge von 49 homogenisierten Zeitreihen, Zeitraum: Folie 7 räumlich uneinheitlich selten signifikant Auer u.a. (2010)

8 Beispiel: Hagelgefährdung Datengrundlage: Unwetterchronik (ZAMG; ) Folie 8

9 Aufgabenstellung Erstellung einer Windklimatologie für Österreich ( ) Folie 9 Modellbasiert - einheitlich für das gesamte Gebiet und den gesamten Zeitraum Synthetisch - Reduktion von lokalen (stationsbedingten) Effekten Hochauflösend: 1x1km Raster Jeanette Jeanette Lothar Lothar Quelle: Munich Re

10 INCA Météo France, Toulouse ECMWF, Reading Beobachtungen Folie 10 ARPEGE Globalmodell ECMWF Globalmodell Radar ALADIN/ALARO5 Regionalmodell Analyse Nowcasts Vorhersagen INCA Topographie Hydrologie Warnungen Spezialvorhersagen Satelliten INCA: Integrated Nowcasting through Comprehensive Analysis

11 INCA Niederschlagsanalyse Folie 11 Beispiel: , 07:30 UTC Stationen / 15min Analyse

12 INCA Modellgebiete über Europa INCA Österreich Region Ostalpen Ausdehnung 700 x 400 km Höhenbereich m Auflösung Horizontal: 1 km Vertikal: 150 m Zeit: 5 min 1h

13 Vorhersagezeit ist + 1T + 3T Modellkette für unterschiedliche Skalen Folie 13 Mesoskala Horizontale Auflösung Mikroskala

14 Windklimatologie: Beispiel Vivian, Ohne Beobachtungen Mit Beobachtungen Folie 14 [km/h] Referenzniveau durch Beobachtungen

15 Wind auf ehora (www.hochwasserrisiko.at) (Emma, ) Folie 15

16 Modellierung von Starkregen Datengrundlage: INCA Niederschlagsanalysen (2003- ), stündliche Auflösung Folie 16 Methode: Auswertungen mit EVA+ (Tool für Extremwertanalysen aller Art) -> Dauerstufen: 3, 6, 9, 12, 18, 24, 48 und 72 Stunden -> Wiederkehrzeiten: 1, 2, 3, 4, 5 und 10 Jahre Erste Untersuchungen im Rahmen einer Machbarkeitsstudie Können auf Basis von INCA Analysen Aussagen über Wiederkehrzeiten von Extremereignissen getroffen werden? Falls ja: Welche Unsicherheiten sind dabei in Kauf zu nehmen?

17 EVA+ Eigenentwicklung der ZAMG zur Extremwertanalysen für alle relevanten meteorologischen Parameter Folie 17 Datenbasis: Zeitreihen (Stationsmessungen oder modellbasiert) Verfahren: Generalisierte Pareto Verteilung mit Maximum Likelihood Anpassung

18 EVA MAPS Folie 18 Vorhergesagte Niederschlagsmengen (Regen, Schnee) können an Stationsorten Jährlichkeiten zugeordnet werden.

19 Machbarkeitsstudie - Methode Extremwertstatistische Auswertung und Vergleich verschiedener Zeitreihen: ZAMG Klimastationen (lange Reihen) ZAMG TAWES Stationen (Jän 2003 bis Aug 2012) INCA Pseudo-Reanalysen (Jän 2003 bis Aug 2012) Folie 19 Für die Pseudo-Reanalysen wurden die ausgewählten Stationen und Stationen im Umfeld nicht berücksichtigt! Stationsauswahl Galtür, Reutte, Innsbruck Universität, Radstadt, Salzburg Freisaal, Freistadt, Graz Universität, Wien Hohe Warte

20 Erstellung von INCA Pseudo-Reanalysen Zusätzlich wurden alle nahegelegene Nachbarstationen ausgeschlossen Folie 20 Die Kriterien für die Wahl einer geeigneten Umgebung waren subjektiv, haben sich jedoch an Distanz und topographischen Gegebenheiten orientiert. Beispiel Galtür Galtür Entfernung GALTUER DORF (LWD) KOPS (HYDRO) ISCHGL/MADLEINKOPF (LWD) MADLEIN/PISCHGRABEN (LWD) BIELER HOEHE (HYDRO) OBERVERMUNT (HYDRO) SILVRETTA/NACHTWEIDE (LWD) SILVRETTA/PALINKOPF (LWD) SILVRETTA/HOELLBODEN (LWD) PARTENEN (HYDRO) VERMUNT (HYDRO) ISCHGL/IDALPE SILVRETTA/IDALPE (LWD) 10.32

21 rel. bias normiert auf TAWES Häufigkeitsverteilung: INCA / Messreihe (Graz Uni) Folie 21 rel. bias Magnituden 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 3h 6h 9h 12h 18h 24h 48h 72h 96h Niederschlagssummen max 1 max 2 max 3 max 4 max 5 max 10

22 rel. bias normiert auf TAWES Optimierte INCA-Pseudo-Zeitreihen -> Hinzunahme von Nachbargitterpunkten (bis 3km oder bis 7km) Folie 22 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% rel. bias Magnituden optimiert 3h 6h 9h 12h18h24h48h72h96h Niederschlagssummen max 1 max 2 max 3 max 4 max 5 max 10 Häufigkeitsverteilungen für unterschiedliche Pseudo-Zeitreihen (Beispiel: Graz Uni) 3km Umgebung 7km Umgebung Deutliche Verbesserung durch Einbeziehung von Nachbargitterpunkten

23 Ergebnisse Machbarkeitsstudie Häufigkeitsverteilung der INCA Analysen tendenziell linkslastig Folie 23 D.h. die Anzahl der kleinen Extremereignisse wird überschätzt, aber die Anzahl der relevanten Ereignisse insgesamt unterschätzt Somit werden die Jährlichkeiten in INCA eher unterschätzt Deutliche regionale Unterschiede; überraschend gute Übereinstimmung für inneralpine Stationen (Galtür) Potential zur Verbesserung durch Einbeziehung von Nachbargitterpunkten; maximale Abweichungen werden deutlich reduziert (nicht inneralpin!) Für kurze Dauerstufen ( 3h 24h ) liegen die maximalen Abweichungen im Bereich von %

24 Zusammenfassung Datenerfassung, -prüfung und homogenisierung sind Kernkompetenzen Folie 24 Homogensierte Zeitreihen sind wesentliche Grundlage für klimatologischen Auswertungen (z.b. Trends und Extremwerte) Kombination aus Messdaten und hochauflösenden Modellen (wie z.b. in INCA) ermöglicht flächige Auswertungen (1x1km Raster) -> z.b. Starkregen Modellbasierte Ansätze wie z.b. Downscaling von Reanalysedaten sind wichtige Ergänzung (und für manche Parameter auch die einzig realistische Möglichkeit) Met. Daten sind nur einer von mehreren Größen der Nat Kat Modellierung!

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