Ludwig-Maximilians-Universität München

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1 Ludwig-Maximilians-Universität München Institut für Meteorologie D i p l o m a r b e i t ANALYSE WARNRELEVANTER WINDEREIGNISSE AM BODENSEE ZUM BESSEREN VERSTÄNDNIS DER SYNOPTISCHEN PROZESSE UND ZUR WEITEREN OPTIMIERUNG DES STURMWARNDIENSTES vorgelegt von David Piper Betreuung und Begutachtung: Prof. Dr. George Craig Dipl. Met. Uwe Schickedanz Institut für Meteorologie, LMU München Lehrstuhl für Theoretische Meteorologie Deutscher Wetterdienst Regionalzentrale Stuttgart Stuttgart, April 211

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3 Danksagung Mein besonderer Dank geht an meine Betreuer von der Regionalzentrale Stuttgart des Deutschen Wetterdienstes, Herr Uwe Schickedanz, Frau Dr. Mona Vetter und Frau Peggy Hofheinz, die mir immer hilfsbereit und engagiert zur Seite standen und auch an arbeitsreichen Schichtdiensttagen für meine Fragen offen waren. Ob anfängliche Schwierigkeiten bei der Bewältigung der Datenflut oder strukturelle Fragen beim Verfassen der Arbeit, stets konnte ich mich auf ihre guten Ratschläge verlassen. Bei Herrn Uwe Schickedanz möchte ich mich außerdem sehr für den unkomplizierten und produktiven -Wechsel ganz zu Anfang bedanken, aus dem das interessante Thema dieser Arbeit hervorging, sowie für die freundliche Aufnahme in sein Meteorologenteam, den schönen Arbeitsplatz und sein Vertrauen bei der unbürokratischen Schlüsselvergabe. Vielen Dank auch für die Bereitstellung der DWD-Daten. Ein spezieller Dank gilt meinem Betreuer der LMU München, Herrn Prof. Dr. George Craig, der mir bei vielen Fragen interessiert und freundlich weiterhalf, obwohl das Thema der Arbeit außerhalb seines Forschungsgebiets liegt. Ich danke allen Mitarbeitern der Regionalzentrale und Luftfahrtberatungszentrale Stuttgart für das tolle Arbeitsklima und die vielen anregenden und gewinnbringenden Gespräche. In der kollegialen und freundlichen Atmosphäre habe ich mich sehr wohl und willkommen gefühlt. Des Weiteren bedanke ich mich beim Verein Berliner Wetterkarte e.v. für die schnelle und unentgeltliche Zusendung aller archivierten Wetterkarten, die ich für die Wetterlagenanalyse benötigte. Meinen Eltern Dr. Waltraud Berle und Nikolaus Piper sowie meiner Freundin Julia Hackenbruch möchte ich sehr für das Gegenlesen meiner Diplomarbeit und die zahlreichen wertvollen Korrekturvorschläge danken. Ich danke meinen Eltern außerdem dafür, dass sie mir mein Meteorologiestudium ermöglicht und finanziert haben.

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5 Kurzfassung In dieser Diplomarbeit wird eine räumlich differenzierte Untersuchung von Starkwind- und Sturmereignissen am Bodensee vorgenommen. Grundlage der Analyse waren Winddaten des Deutschen Wetterdienstes, die in einem fünfjährigen Zeitraum von Januar 25 bis Dezember 29 gemessen wurden. Dies ist der bisher längste Untersuchungszeitraum der Windverhältnisse am Bodensee, was naturgemäß zu einer höheren Verlässlichkeit der Resultate führt. Hinzu kommt, dass erstmals Sturmböen getrennt von Windböen analysiert wurden, wodurch eine differenzierte Aussage über die beiden Windregimes getroffen werden konnte. Für neun Messstationen entlang der Uferlinie wurde die Starkwind- und Sturmhäufigkeit im Hinblick auf Jahresgang und Abhängigkeit von der Windrichtung sowie von den meteorologischen Ursachen der Windereignisse untersucht und das Windfeld somit umfassend charakterisiert. Einen zusätzlichen Unterschied zu älteren Publikationen stellt die Wahl der Böenstärke anstatt der mittleren Windgeschwindigkeit dar. Wichtige Ergebnisse sind der markante Jahresgang der Häufigkeit von Starkwind- und Sturmereignissen mit den höchsten Werten im Winter, sowie das Auftreten von drei klar definierten Hauptwindrichtungen. Als zentrales Merkmal des Windfeldes erwiesen sich die großen lokalen Unterschiede, die sich aus der komplexen Orographie am Bodensee ableiten. Die Untersuchung schafft eine umfassende Kenntnis der Windverhältnisse, die diesen Unterschieden Rechnung trägt. Dadurch können lokale Besonderheiten erklärt werden, so dass das bisherige Wissen vertieft, ergänzt und differenziert wird. Zweiter Arbeitsschwerpunkt ist die Prognosegüte des Sturmwarndienstes Bodensee, die von vitalem Interesse für die gesamte Seeschifffahrt ist und bislang noch in keiner Veröffentlichung behandelt wurde. Zum ersten Mal wird die Prognosegüte dabei in Bezug auf die meteorologischen Randbedingungen analysiert, was es ermöglicht, punktuelle Schwierigkeiten im Warnprozess zu erkennen und Optimierungsansätze zu finden. Die Untersuchung ergab eine bereits sehr hohe Güte der Starkwindwarnungen. Deutliches Verbesserungspotential besteht dagegen bei den Sturmwarnungen, die mitunter erst spät ausgegeben werden. Das Problem überflüssiger Warnungen stellt sich hauptsächlich bei der Prognose von Gewitterböen. Eine empirisch ermittelte Gleichung, die es künftig gestattet, aus dem Geopotentialfeld in 85 hpa für jede Messstation näherungsweise die zu erwartende Spitzenböe zu berechnen, stellt ferner ein wichtiges Ergebnis dieser Arbeit dar. Diese Gleichung parametrisiert den Einfluss der komplex strukturierten Grenzschicht auf die Böenstärke am Boden in Form zweier ortsabhängiger Parameter und macht dadurch Aussagen über die lokalspezifischen Besonderheiten der einzelnen Messpunkte. Im operationellen Warndienst angewendet kann sie insbesondere bei der zentralen Frage helfen, ob eine Starkwindwarnung durch eine Sturmwarnung ersetzt werden muss.

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7 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung Theorie der Windentstehung und die Bedeutung des Sturmwarndienstes Bodensee Ursachen von Starkwind- und Sturmereignissen Zyklonen Föhn Gewitter Der Sturmwarndienst Bodensee Stand der Forschung Geographie und Klima der Bodenseeregion Geographie Geographische Daten Die Entstehung des Bodenseegebietes Klima Klima allgemein Bise Föhn Land-See-Wind Klimatologie der Jahre 25 bis Temperatur Niederschlag Sonnenscheindauer Wind Datenmaterial und Analysemethoden Datenmaterial Winddaten Verifikationsdaten Analysemethoden Häufigkeitsverteilungen für Monate und Jahreszeiten Signifikanztests Windrosen Untersuchung von Westnordwestwinden im Ostteil Bestimmung der Ursachen von Starkwindereignissen Betrachtung der Großwetterlagen Europas Korrelationsberechnung Herleitung einer Beziehung zwischen Geopotentialgradient und Windgeschwindigkeit Bestimmung der Prognosegüte in Abhängigkeit von der Jahreszeit Bestimmung der Prognosegüte für ausgewählte Richtungssektoren Richtungsbezogene Betrachtung verpasster Böen Häufigkeit von Starkwind- und Sturmereignissen im Zeitraum 25 bis Vergleich der einzelnen Stationen Geschwindigkeitsspektren...51 I

8 5.1.2 Vergleich der mittleren Starkwindböengeschwindigkeiten an den Stationen Korrelation zwischen den Stationen in Bezug auf die Windgeschwindigkeit Saisonale Variation der Starkwindhäufigkeiten Starkwind Sturm Jahresgang des Korrelationskoeffizienten Abhängigkeit von der Windrichtung Starkwind Sturm Das Verhalten des Ostteils bei Südwest- und Westnordwestwind Windrichtungsabhängigkeit des Korrelationskoeffizienten Abhängigkeit von meteorologischen Ursachen Häufigkeit von konvektiven, meso- und synoptischskaligen Starkwindereignissen Häufigkeitsverteilung der Großwetterlagen Europas an Starkwindtagen im Vergleich mit allen Tagen Berechnung der maximalen Böengeschwindigkeit aus dem Gradienten des Geopotentials auf der Druckfläche 85 hpa Analyse der Prognosegüte des Sturmwarndienstes Saisonale Variation Starkwind Sturm Abhängigkeit von der Windrichtung Prognosegüte in ausgewählten Sektoren Windrichtungsbezogene Betrachtung verpasster Böen im Ostteil Abhängigkeit von meteorologischen Ursachen Starkwind Sturm Vergleichende Diskussion zu den Windverhältnissen am Bodensee und Perspektiven für den Sturmwarndienst Vergleichende Diskussion Optimierungsmöglichkeiten für den Warndienst Zusammenfassung und Ausblick...11 Literaturverzeichnis..13 Anhang A..17 Anhang B..19 Erklärung..118 II

9 Abbildungsverzeichnis Abb. 2.1: Vereinfachte Entstehung einer Mittelbreitenzyklone. Isothermen sind durch gestrichelte Linien gekennzeichnet, Isobaren durch durchgezogene. Quelle: Kraus et al Abb. 2.2: Mechanismus der Entstehung von Böen: Turbulente Mischungsprozesse in der Grenzschicht lenken einzelne Luftpakete in Richtung der Erdoberfläche ab. Quelle: Brasseur Abb. 2.3: Zugbahnen (links) und Zugbahndichte (rechts) von Zyklonen über Deutschland, exemplarisch untersucht anhand von 58 schadenintensiven Stürmen. Quelle: Klawa Abb. 2.4: Sturm Lothar als Randtief des Tiefdrucksystems westlich von Norwegen in der Wetterkarte vom , : UTC. Quelle: Kraus et al. 23. Nach: Berliner Wetterkarte... 7 Abb. 2.5: Schematische Darstellung des hydraulischen Sprungs bei Gebirgsüberströmung. Quelle: Steinacker Abb. 2.6: Entwicklung der Warngüte für Starkwind bis 21 über die drei Seeteile gemittelt; links: prozentuale Trefferrate TR, rechts: prozentuale Falschalarmrate FA. Quelle: Schickedanz et al Abb. 3.1: Der Bodensee und seine Zuflüsse. Quelle: IGKB Abb. 3.2: Die Entstehung des Bodensees vom frühen Eiszeitalter bis heute. Quelle: IGKB Abb. 3.3: Gletschervorstöße in der Mindel-, Riss- und Würmeiszeit, sowie Lage der Drumlinfelder. Quelle: Eberle et al Abb. 3.4: Klimadiagramm für Konstanz im Mittel der Jahre Quelle: IGKB Abb. 3.5: Mittlerer Beginn der Apfelblüte. Quelle: Gebhardt Abb. 3.6: Niederschlagshöhen am Bodensee über die Jahre gemittelt. Quelle: Internationale Bodenseekonferenz (o.j.) Abb. 3.7: Verlauf der mittleren Jahrestemperatur in Bregenz. Quelle: IGKB Abb. 3.8: Links: Jahresgang der mittleren monatlichen Anzahl der Föhntage in Altdorf (weiß), Rohrspitz (schwarz) und Friedrichshafen (gestrichelt) im Zeitraum bis Quelle: Waibel Rechts: Jahresgang der relativen monatlichen Föhnhäufigkeiten in Prozent der Jahressumme in Altdorf (weiß), Rohrspitz (schwarz) und Friedrichshafen (gestrichelt) im Zeitraum bis Quelle: Waibel Abb. 3.9: Föhnhäufigkeit über dem Bodensee und im Mündungsgebiet des Alpenrheins in Stunden/Jahr über den Zeitraum Mai 1973 bis April 1975 gemittelt. Quelle: Mühleisen Abb. 3.1: Entstehung einer Land-See-Wind-Zirkulation aufgrund des lokalen Druckgradienten. Quelle: Simpson Abb. 3.11: Einfluss der Orographie auf die Richtung der Land- und Seewinde. Quelle: Simpson Abb. 3.12: Vergleich der Monatsmitteltemperatur in Konstanz für 25, 26, 27, 28 und 29 mit dem 3-jährigen Mittel ( )... 3 Abb. 3.13: Niederschlagssumme in den Monaten der Jahre 25 (violett), 26 (rot), 27 (orange), 28 (grün) und 29 (blau) verglichen mit dem 3-jährigen Mittel (schwarze Linie) Abb. 3.14: Sonnenscheindauer in den Monaten der Jahre 25 (violett), 26 (rot), 27 (orange), 28 (grün) und 29 (blau) verglichen mit dem 3-jährigen Mittel (schwarze Linie) Abb. 3.15: Absolute Häufigkeit von 6-Minuten-Intervallen mit Windgeschwindigkeiten von 25 kn bis 33 kn (Starkwind) an der Station Konstanz in den Jahren 25, 26, 27, 28 und 29. Zur besseren Lesbarkeit ändert sich die Skalierung der Ordinate ab dem Wert 3 um den Wert 4, die Balken sind in diesem Bereich dunkel eingefärbt Abb. 3.16: Absolute Häufigkeit von 6-Minuten-Intervallen mit Windgeschwindigkeiten ab 34 kn (Sturm) an der Station Konstanz in den Jahren 25, 26, 27, 28 und 29. Zur besseren Lesbarkeit ändert sich die Skalierung der Ordinate ab dem Wert 1 um den Faktor 5, die Balken sind in diesem Bereich dunkel eingefärbt Abb. 3.17: Häufigkeitsverteilung der Starkwindstunden (rotbraun) und Sturmstunden (gelb) in Konstanz im Betrachtungszeitraum von 25 bis Abb. 3.18: Zeitlicher Verlauf der Böengeschwindigkeit an den Stationen Konstanz (dunkelblau) und Altenrhein (rosa) während der Sturmes Kyrill am 18./ Abb. 3.19: Zeitlicher Verlauf der Böengeschwindigkeit an den Stationen Steckborn (Ste, dunkelblau), Sipplingen (Sip, violett) und Altenrhein (Alt, orange) während des Sturmes Emma vom bis Die Böenspitze bezieht sich auf ein 1-Minuten-Intervall Abb. 3.2: Zeitlicher Verlauf der Böengeschwindigkeit an den Stationen Güttingen (dunkelblau), Altenrhein (rot) und Lindau (türkis) während eines starken Frontdurchgangs am Die Böenspitze bezieht sich auf ein 1-Minuetn-Intervall Abb. 3.21: Zeitlicher Verlauf der Böengeschwindigkeit an den Stationen Steckborn (dunkelblau), Güttingen (rosa) und Altenrhein (grün) während starker Frontgewitter am Abb. 3.22: Zeitlicher Verlauf der Böengeschwindigkeit an den Stationen Steckborn (Ste, dunkelblau), III

10 Güttingen (Güt, rosa) und Altenrhein (Alt, grün) während des Sturms Quinten am , Anfang und Ende des Föhns in Altenrhein sind schwarz markiert Abb. 4.1: Flussdiagramm zur Einstufung von Starkwindtagen in die Klassen 1 und Abb. 4.2: Wetterkarte vom , UTC für das Niveau 85 hpa. Quelle: Berliner Wetterkarte e.v Abb. 5.1: Geschwindigkeitsspektrum der Stationen Espasingen, Steckborn und Sipplingen. Auf der Abszisse ist für jede Klasse der obere Wert angegeben Abb. 5.2: Geschwindigkeitsspektrum der Stationen Friedrichshafen, Altenrhein und Lindau Abb. 5.3: Mittlere Böengeschwindigkeit an den neun Stationen. Bei der arithmetischen Mittelung werden nur Werte ab 25 kn (Starkwind und Sturm) berücksichtigt Abb. 5.4: Korrelationskoeffizient r in Bezug auf die Böengeschwindigkeit für alle Stationspaare Abb. 5.5: Absolute Häufigkeit von 6-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen von 25 bis 33 kn (Starkwind) in Konstanz (links) und von 1-Minuten-Intervallen an den Stationen des Westteils (Gailingen, Espasingen, Sipplingen und Steckborn, rechts) Betrachtung der Jahreszeiten (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29). Im oberen Bereich der Ordinate ist die Skalierung zur besseren Lesbarkeit verschieden (dunkle Färbung) Abb. 5.6: Absolute Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen von 25 bis 33 kn (Starkwind) an den Stationen des Mittelteils außer Konstanz (Friedrichshafen und Güttingen, links) und des Ostteils (Altenrhein und Lindau, rechts) Betrachtung der Jahreszeiten (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) Abb. 5.7: Absolute Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen von 25 bis 33 kn (Starkwind) an den Stationen im Westteil (Gailingen, Espasingen, Sipplingen und Steckborn) Betrachtung der Monate (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29). Im oberen Bereich der Ordinate ist die Skalierung zur besseren Lesbarkeit verschieden (dunkle Färbung) Abb. 5.8: Absolute Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen von 25 bis 33 kn (Starkwind) an den Stationen im Ostteil (Altenrhein und Lindau) Betrachtung der Monate (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) Abb. 5.9: Absolute Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen ab 34 kn (Sturm) im Westteil (Gailingen, Espasingen, Sipplingen und Steckborn, links) und Ostteil (Altenrhein und Lindau, rechts) Betrachtung der Jahreszeiten (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29). Beim Wert 7 ändert sich die Skalierung der Ordinate, weshalb die Balken in diesem Bereich dunkel eingefärbt sind... 6 Abb. 5.1: Absolute Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen ab 34 kn (Sturm) im Westteil (Gailingen, Espasingen, Sipplingen und Steckborn) Monatsbetrachtung (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29). Beim Wert 4 ändert sich die Skalierung der Ordinate, weshalb die Balken in diesem Bereich dunkel eingefärbt sind Abb. 5.11: Absolute Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen ab 34 kn (Sturm) im Ostteil (Altenrein und Lindau) Monatsbetrachtung (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) Abb. 5.12: Jahresgang des Korrelationskoeffizienten für drei ausgewählte Stationspaare (Steckborn- Espasingen, Altenrhein-Espasingen und Friedrichshafen-Güttingen) Abb. 5.13: Windrose Sipplingen (links) und Espasingen (rechts). Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen von 25 bis 33 kn (Starkwind) für die zwölf Windrichtungssektoren (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) Abb. 5.14: Windrose Steckborn (links) und Friedrichshafen (rechts). Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen von 25 bis 33 kn (Starkwind) für die zwölf Windrichtungssektoren (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) Abb. 5.15: Windrose Altenrhein (links) und Lindau (rechts). Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen von 25 bis 33 kn (Starkwind) für die zwölf Windrichtungssektoren (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) Abb. 5.16: Windrose Sipplingen (links) und Espasingen (rechts). Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen ab 34 kn (Sturm) für die zwölf Windrichtungssektoren (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) Abb. 5.17: Windrose Steckborn (links) und Friedrichshafen (rechts). Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen ab 34 kn (Sturm) für die zwölf Windrichtungssektoren (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) Abb. 5.18: Windrose Altenrhein (links) und Lindau (rechts). Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen ab 34 kn (Sturm) für die zwölf Windrichtungssektoren (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) Abb. 5.19: Differenz der mittleren Böengeschwindigkeiten ( v) in Lindau und Sipplingen (blau), bzw. Lindau und Steckborn (rot). Berücksichtigung fanden nur Termine, an denen die Böenstärke mindestens 16 kn betrug. Die Windrichtung ist in Dekagrad angegeben. Positive Werte von v bedeuten definitionsgemäß, dass die Geschwindigkeit in Lindau höher ist Abb. 5.2: Korrelationskoeffizient r in Abhängigkeit der Windrichtung an der Station Steckborn. Um die Lesbarkeit der Grafik zu verbessern, wird nur die Korrelation zu fünf der sieben anderen Stationen betrachtet (Steckborn-Gailingen, Steckborn-Espasingen, Steckborn-Güttingen, Steckborn-Lindau und Steckborn- IV

11 Friedrichshafen)... 7 Abb. 5.21: Gesamte absolute Häufigkeit von Starkwindtagen mit den Ursachen zyklonal mit/ohne Front, Front bei schwachem synoptischskaligem Gradienten, Föhn und Luftmassengewitter (L/W/H) im Zeitraum 25 bis Abb. 5.22: a) (links): Anteil der beiden Hauptwindrichtungen SW-W (blau) und NO (gelb) an der Gesamtheit der gradientgetriebenen Starkwindtage; b) (rechts): Anteil der Kaltfronten (grau) und Okklusionen (weiß) an der Gesamtheit der frontal bedingten Starkwindtage Abb. 5.23: Häufigkeitsverteilung der Starkwindtage, die auf Gewitter zurückzuführen sind. Die erste Zahl gibt jeweils den absoluten Wert an, dahinter ist das Verhältnis zur Summe aller gewitterinduzierten Starkwindtage aufgeführt. Abkürzungen: W = Wärmegewitter, H = Gewitter aufgrund von Advektion von Höhenkaltluft, L = sonstiges Luftmassengewitter, F = Frontgewitter, K = Gewitter an Konvergenzlinie Abb. 5.24: Vergleich der Häufigkeit der Großwettertypen zwischen Starkwindtagen und allen Tagen. Angegeben ist die Differenz der relativen Häufigkeiten in Prozent. Positive Werte bedeuten, dass die relative Häufigkeit in Bezug auf die Starkwindtage höher ist als in Bezug auf alle Tage. HM = Hoch Mitteleuropa, TM = Tief Mitteleuropa Abb. 5.25: Abs. und rel. Häufigkeit der Großwettertypen. Links: alle Tage, rechts: Starkwindtage Abb. 5.26: Abs. und rel. Häufigkeit von zyklonalen (violett) und antizyklonalen (blau) Großwetterlagen. Links: alle Tage, rechts: Starkwindtage Abb. 5.27: Abs. und rel. Häufigkeit der GWL der zonalen Zirkulationsform (West-zyklonal (Wz), Westantizyklonal (Wa), südliche Westlage (Ws) und winkelförmige Westlage (Ww)). Links: alle Tage, rechts: Starkwindtage Abb. 5.28: Abs. und rel. Häufigkeit der GWL der gemischten Zirkulationsform (Südwest-zyklonal (SWz), Südwest-antizyklonal (SWa), Nordwest-zyklonal (NWz), Nordwest-antizyklonal (NWa), Hoch Mitteleuropa (HM), Brücke Mitteleuropa (BM) und Tief Mitteleuropa (TM)). Links: alle Tage, rechts: Starkwindtage Abb. 5.29: Maximale Böengeschwindigkeit an der Station Sipplingen in Abhängigkeit des Gradienten des Geopotentials auf der Druckfläche 85hPa unter Einbeziehung ausgewählter Starkwindtage (rote Punkte, gestrichelte Regressionsgerade) und aller Starkwindtage (blaue Punkte, durchgezogene Gerade). Die zugehörigen Gleichungen und Bestimmtheitsmaße sind oben rechts angegeben und in der entsprechenden Farbe unterlegt Abb. 5.3: Maximale Böengeschwindigkeit an der Station Steckborn in Abhängigkeit des Gradienten des Geopotentials auf der Druckfläche 85hPa unter Einbeziehung ausgewählter Starkwindtage. Schwarze Linie: Regressionsgerade (Formel und Bestimmtheitsmaß oben rechts angegeben) Abb. 5.31: Maximale Böengeschwindigkeit an der Station Lindau in Abhängigkeit des Gradienten des Geopotentials auf der Druckfläche 85hPa. Blaue Punkte/durchgezogene Linie: Wertepaare/Regressionsgerade der Tage, an denen kein Westnordwestwind herrschte; rote Punkte/gestrichelte Linie: Wertepaare/Regressionsgerade der Tage mit Westnordwestwind (Formel und Bestimmtheitsmaß oben rechts angegeben, Hintergrundfärbung entspricht der Farbe der zugehörigen Punkte) Abb. 5.32: Maximale Böengeschwindigkeit an der Station Altenrhein in Abhängigkeit des Gradienten des Geopotentials auf der Druckfläche 85hPa. Farbgebung und Linienform entsprechend Abb Abb. 6.1: Mittlerer Jahresgang der Trefferrate TR im Bezugszeitraum 25 bis 29 (Starkwind) Abb. 6.2: Mittlerer Jahresgang der Falschalarmrate FA im Bezugszeitraum 25 bis 29 (Starkwind) Abb. 6.3: Mittlerer Jahresgang der Trefferrate (TR) (links) und Falschalarmrate (FA) (rechts) im Bezugszeitraum 25 bis 29 (Sturm) Abb. 6.4: Trefferrate TR in ausgewählten Windrichtungssektoren im Mittelteil (links) und Ostteil (rechts) Abb. 6.5: Trefferrate TR in ausgewählten Windrichtungssektoren im Westteil Abb. 6.6: Falschalarmrate FA in ausgewählten Windrichtungssektoren im Mittelteil (links) und Ostteil (rechts) Abb. 6.7: Falschalarmrate FA in ausgewählten Windrichtungssektoren im Westteil Abb. 6.8: Anzahl der 1-Minuten-Intervalle mit Starkwind (>27 kn), die in Lindau (rot) und Altenrhein (gelb) zu einem B (= verpasste Böe ) in der Verifikation führten. Auf der Abszisse ist die Windrichtung in Dekagrad aufgetragen Abb. 6.9: Anzahl der 1-Minuten-Intervalle mit Sturm (>36 kn), die in Lindau (rot) und Altenrhein (gelb) zu einem B Abb. 6.1: Trefferrate TR für gradientgetriebene Starkwinde aus den westlichen und nordöstlichen Sektoren, frontale Böen bei schwachem großskaligen Druckgradienten und Luftmassengewitter in den drei Seeteilen9 Abb. 6.11: Falschalarmrate FA für gradientgetriebene Starkwinde aus den westlichen und nordöstlichen Sektoren, frontale Böen bei schwachem großskaligen Druckgradienten und Luftmassengewitter in den drei Seeteilen Abb. 6.12: Trefferrate (grün) und Falschalarmrate (rot) bei von Föhn verursachtem Starkwind Abb. 6.13: Prognosegüte für gradientgetriebene westliche Stürme und Fronten ohne starken großskaligen Druckgradienten in den drei Seeteilen. Links: Trefferrate TR, rechts: Falschalarmrate FA Abb. 6.14: Trefferrate und Falschalarmrate bei föhnbedingtem Sturm V

12 Abb. 7.1: Anteil der Stunden mit Windstärken ab 4 Bft an allen Stunden des Jahres Quelle: Mühleisen 1977, S Tabellenverzeichnis Tab. 2.1: Trefferraten (TR) und Falschalarmraten (FA) für Starkwind und Sturm in den Jahren 28 und 29 (gesamter Bodensee). Bearbeitet nach: Schickedanz et al Tab. 2.2: Trefferraten (TR) und Falschalarmraten (FA) für Starkwind und Sturm in den Jahren 29 und 21 (West-, Mittel- und Ostteil getrennt). Bearbeitet nach: Schickedanz et al Tab. 3.1: Empirisch gewonnene Föhnkriterien für die Alpentäler und das Flachland. Quelle: Burri et al Tab. 4.1: Geographische Informationen über die Stationen des Sturmwarndienstes Bodensee...37 Tab. 4.2: Berechnung und Bedeutung der Variablen, die die Güte von Ja/Nein-Vorhersagen beschreiben...38 Tab. 4.3: Kontingenztabelle für Warnungen. Quelle: Stanski et al. (1989)...39 Tab. 4.4: Zeitliche Entwicklung des 1-Minuten-Maximums der Windgeschwindigkeit (fx) und 1-Minuten- Mittels der Richtung (dd) in Steckborn (Ste), Güttingen (Güt) und Lindau (Lin) am Tab. 5.1: Quotient q aus abs. Häufigkeit von Starkwindintervallen im Frühling und im Sommer (jeweils 1. Zeile) und Quotient r aus abs. Häufigkeit im Frühling und Winter (jeweils 2. Zeile)...56 Tab. 5.2: Quotient s aus abs. Häufigkeit von Starkwindintervallen im März und im Januar...58 Tab. 5.3: Irrtumswahrscheinlichkeit, mit der das Häufigkeitsmaximum im März als überzufällig gewertet werden kann. Abkürzungen: Gai(lingen), Ste(ckborn), Esp(asingen), Sip(plingen), Kon(stanz), Fri(edrichshafen), Güt(tingen), Alt(enrhein), Lin(dau)...58 Tab. 5.4: Quotient aus der Starkwindhäufigkeit (1-Minuten-Intervalle) im März der jeweiligen Jahre und über alle Märze summiert. Betrachtet werden nur die Stationen Gailingen, Steckborn und Espasingen, an denen das Märzmaximum laut Tab. 5.3 hochsignifikant ist...58 Tab. 5.5: Irrtumswahrscheinlichkeit, mit der Häufigkeitsmaxima in den Monaten Mai, Juli und September als überzufällig gewertet werden können. Kein Eintrag bedeutet, dass das Maximum überhaupt nicht sichtbar ist. Abkürzungen: Ste(ckborn), Gai(lingen), Esp(asingen), Sip(plingen), Kon(stanz), Fri(edrichshafen), Güt(tingen), Alt(enrhein), Lin(dau)...59 Tab. 5.6: Quotient aus der Starkwindhäufigkeit (1-Minuten-Intervalle) im Mai der jeweiligen Jahre und der über alle Jahre (Monat Mai) summierten Häufigkeit. Betrachtet werden nur die Stationen Gailingen, Steckborn, Espasingen, Sipplingen, Friedrichshafen und Lindau, an denen das Maimaximum laut Tab. 5.5 hochsignifikant ist. In der zweiten Spalte jedes Jahres sind für Sipplingen und Lindau die analog berechneten Quotienten für das Septembermaximum angegeben...59 Tab. 5.7: Quotient aus der Starkwindhäufigkeit (1-Minuten-Intervalle) im Juli der jeweiligen Jahre und der über alle Jahre (Monat Juli) summierten Häufigkeit. Betrachtet werden nur die Stationen Steckborn, Friedrichshafen, Altenrhein und Lindau, an denen das Julimaximum laut Tab. 5.5 hochsignifikant ist...59 Tab. 5.8: Irrtumswahrscheinlichkeit, mit der die Differenz der Sturmhäufigkeiten im Winter und Frühjahr als überzufällig gewertet werden kann...6 Tab. 5.9: Irrtumswahrscheinlichkeit, mit der Häufigkeitsmaxima in den Monaten Mai, Juli und Januar (2. bis 4. Zeile), Häufigkeitsminima im Februar und Dezember (5./6. Zeile) und eine Zweiteilung der sturmreichen Monate November bis März ( Winter, 1. Zeile, Erklärung im Text) als überzufällig gewertet werden können. Kein Eintrag bedeutet, dass die Abweichung überhaupt nicht sichtbar ist...62 Tab. 5.1: Quotient t aus den Werten der beiden Sektoren, in denen innerhalb der SW-W-, bzw. NO- Komponente der maximale Häufigkeitswert erreicht wird, für Gailingen, Steckborn, Espasingen, Sipplingen, Konstanz, Friedrichshafen, Güttingen, Altenrhein und Lindau. Ein eingeklammerter Wert signalisiert, dass innerhalb von fünf Jahren nur einmal mindestens 25 kn aus einer Richtung der NO-Komponente gemessen wurde Tab. 5.11: Quotient q* aus den Werten der beiden Sektoren, in denen innerhalb der SW-W-, bzw. NO- Komponente der maximale Häufigkeitswert erreicht wird, für Gailingen, Steckborn, Espasingen, Sipplingen, Konstanz, Friedrichshafen, Güttingen, Altenrhein und Lindau. Ein eingeklammerter Wert signalisiert, dass innerhalb von fünf Jahren höchstens zweimal Sturmböen aus einer Richtung der NO-Komponente gemessen wurden...68 Tab. 5.12: Steigung m, Verschiebung in positiver Ordinatenrichtung t und Bestimmtheitsmaß R² der linearen VI

13 Regression für alle Stationen (Gailingen, Steckborn, Espasingen, Sipplingen, Konstanz, Friedrichshafen, Güttingen, Lindau und Altenrhein)...8 Tab. 5.13: Parameter und der Regressionsgeraden und Bestimmtheitsmaß R² für alle Stationen. Im Ostteil wird zwischen Wind aus dem Westnordwest-Sektor (gekennzeichnet durch **) und Wind aus den übrigen Richtungen (*) unterschieden...82 Tab. 6.1: 1-Minuten-Maximum der Windgeschwindigkeit in kn (fx) und 1-Minuten-Mittel der Windrichtung (dd) für Steckborn, Sipplingen, Güttingen und Altenrhein, sowie Verifikationsdaten (Starkwind) am von 12: bis 15:5 GZ, wobei J = gerechtfertigte Warnung, W = überflüssige Warnung, N = keine Warnung und keine Böe. Geschwindigkeiten ab 23 kn sind grau unterlegt...85 Tab. 6.2: Anzahl bewarnter ( J ) und verpasster Böen ( B ) bei Luftmassengewittern im Vergleich zu den Klassen gradientgetrieben (West) und Front. Zusätzlich ist jeweils auch die Anzahl überflüssiger Warnungen ( W ) aufgeführt...91 Abbildungsverzeichnis des Anhangs Abb. A1: Detaillierte Karte des Bodenseegebietes mit Messpunkten des Sturmwarndienstes (schwarze Quadrate), Warnleuchten (rot) und Grenzen zwischen West-, Mittel und Ostteil (schwarze Linien) westliche Hälfte. Quelle: Deutscher Wetterdienst Abb. A2: Detaillierte Karte des Bodenseegebietes mit Messpunkten des Sturmwarndienstes (schwarze Quadrate), Warnleuchten (rot) und Grenzen zwischen West-, Mittel und Ostteil (schwarze Linien) östliche Hälfte. Quelle: Deutscher Wetterdienst Abb. B1: Absolute Häufigkeit von 6-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen von 25 bis 33 kn (Starkwind) in Konstanz Betrachtung der Monate (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29)..19 Abb. B2: Absolute Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen von 25 bis 33 kn (Starkwind) im Mittelteil Betrachtung der Monate (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) 19 Abb. B3: Absolute Häufigkeit von 6-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen ab 34 kn (Sturm) in Konstanz Betrachtung der Jahreszeiten (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29). Beim Wert 1 ändert sich die Skalierung der Ordinate, weshalb die Balken in diesem Bereich dunkel eingefärbt sind..11 Abb. B4: Absolute Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen ab 34 kn (Sturm) im Mittelteil Betrachtung der Jahreszeiten (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29)..11 Abb. B5: Absolute Häufigkeit von 6-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen ab 34 kn (Sturm) in Konstanz Betrachtung der Monate (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) 111 Abb. B6: Absolute Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen ab 34 kn (Sturm) im Mittelteil Betrachtung der Monate (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) 111 Abb. B7: Windrose Gailingen (links) und Güttingen (rechts). Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen von 25 bis 33 kn (Starkwind) für die zwölf Windrichtungssektoren (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) 113 Abb. B8: Windrosen Konstanz. Häufigkeit von 6-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen von 25 bis 33 kn (Starkwind) links und ab 34 kn (Sturm) rechts für die zwölf Windrichtungssektoren (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) 113 Abb. B9: Windrose Gailingen (links) und Güttingen (rechts). Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen ab 34 kn (Sturm) für die zwölf Windrichtungssektoren (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) Abb. B1: Korrelationskoeffizient in Abhängigkeit der Windrichtung an der Station Altenrhein. Um die Lesbarkeit der Grafik zu verbessern, wird nur die Korrelation zu fünf der sieben anderen Stationen betrachtet 114 Abb. B11: Korrelationskoeffizient in Abhängigkeit der Windrichtung an der Station Sipplingen. Um die Lesbarkeit der Grafik zu verbessern, wird nur die Korrelation zu fünf der sieben anderen Stationen betrachtet 114 Abb. B12: Abs. und rel. Häufigkeit der GWL der meridionalen Zirkulationsform (Nz, Na, HNz, HNa, HB, TrM, NEz, NEa, HFz, HFa, HNFz, HNFa, SEz, SEa, Sz, Sa, TB, TrW) alle Tage 116 Abb. B13: Abs. und rel. Häufigkeit der GWL der meridionalen Zirkulationsform (Nz, Na, HNz, HNa, HB, TrM, NEz, NEa, HFz, HFa, HNFz, HNFa, SEz, SEa, Sz, Sa, TB, TrW) Starkwindtage Abb. B14: Maximale Böengeschwindigkeit an der Station Sipplingen in Abhängigkeit des Gradienten des Geopotentials auf der Druckfläche 85hPa unter Einbeziehung aller zyklonalen Starkwindtage. Schwarze Linie: Regressionsgerade (Formel und Bestimmtheitsmaß oben rechts angegeben) VII

14 Tabellenverzeichnis des Anhangs Tab. B1: Tabelle zur ²-Verteilung. Irrtumswahrscheinlichkeit in Abhängigkeit von ² und der Freiheitsgrade f. Quelle: Schickedanz 1991, nach: Weber Tab. B2: Kurze Erläuterung der Großwetterlagen Europas. Die Großwettertypen sind fett gedruckt und umfassen die Großwetterlagen, die jeweils nachfolgend aufgelistet sind. Verändert nach: Gerstengarbe et al VIII

15 1 Einleitung Malerisch zwischen den sanften Hügeln des Linzgaus und der steil aufragenden Kulisse der Schweizer Alpen gelegen und mit landschaftlichen Kleinoden wie den Inseln Mainau und Reichenau oder dem Naturreservat an der Schussenmündung reichlich ausgestattet, ist der Bodensee als drittgrößtes Binnengewässer Europas ein Magnet für Erholungssuchende auch über die Grenzen der Anrainerstaaten hinaus. Mit Blick auf seine Größe einerseits und die landschaftliche Schönheit andererseits ist es naheliegend, dass sich der Bodensee schon früh zu einem wichtigen Revier für die Freizeitschifffahrt entwickelte. Wer zwischen Frühling und Herbst an Schönwettertagen auf den See blickt, wird eine Vielzahl privater Sportboote von kleinsten Kajaks bis hin zu großen Segelyachten entdecken. Dies trifft sowohl auf die schmalen Seearme Überlinger See und Untersee zu als auch auf den ungleich weitläufigeren Obersee. Daneben nimmt die Berufsschifffahrt einen bedeutenden Anteil am Verkehr auf dem Bodensee ein. Zum einen für die Fischer, zum anderen für die Mitarbeiter der wichtigen Fährlinien Meersburg- Konstanz sowie Friedrichshafen-Romanshorn ist der See der tägliche Arbeitsplatz. Nicht zu vergessen sind dabei die zahlreichen Ausflugsschiffe, die den See auf den verschiedensten Routen erschließen. Für alle ist das Wetter von grundlegender Bedeutung. Insbesondere von plötzlich auftretenden Windböen geht vor allem für kleinere Boote eine erhebliche Gefahr aus und ein zuverlässiger Warndienst ist deshalb im Interesse der Sicherheit aller unabdingbar. Mittels eines zweistufigen Prognosesystems erstellen der Deutsche Wetterdienst gemeinsam mit dem Bundesamt für Meteorologie und Klimatologie MeteoSchweiz Warnungen vor solchen Windereignissen, die zur Aktivierung von Sturmwarnleuchten führen. Sowohl über das Internet als auch direkt auf dem See erfährt der Nutzer also von den bevorstehenden Gefahren. Die Wasserschutzpolizeien der drei Anrainerstaaten Deutschland, Schweiz und Österreich werden durch die amtlichen Warnungen gleichzeitig in erhöhte Alarmbereitschaft versetzt. Der Warnprozess ist ein hochkomplexer Vorgang, weil das Windfeld über dem Bodensee lokal stark variieren kann. Daher stellt seine Vorhersage auch für erfahrene Meteorologen eine anspruchsvolle Aufgabe dar. Die jährlichen vom Sturmwarndienst herausgegebenen Verifikationsberichte (Schickedanz et al ) evaluieren das jeweils vergangene Jahr hinsichtlich der Prognosegüte und haben die Idee für eine tiefer gehende Untersuchung im Rahmen der vorliegenden Arbeit geliefert, die sich auf die bisher größte Datenmenge aus fünfjährigen Messungen stützen kann. Das Ziel dieser Diplomarbeit ist es, das Wissen über die Windverhältnisse am Bodensee zu vertiefen und im Zuge dessen neue Erkenntnisse über lokale Besonderheiten zu gewinnen. Dabei werden aufgrund ihrer Gefährlichkeit stets Böen ab 25 kn (Starkwind und Sturm) im Vordergrund stehen. Des Weiteren soll die Prognosegüte des Sturmwarndienstes anhand zweier aussagekräftiger Variablen analysiert und das Optimierungspotential bei bestimmten Wettersituationen aufgezeigt werden. In der Vergangenheit haben sich schon mehrere Forschungsarbeiten mit dem Windfeld über dem See beschäftigt (Huss et al. 197, Mühleisen 1977, Zenger et al. 199, Wagner 23). Sie stützten sich aber alle auf einen relativ kleinen Datensatz ohne explizite Berücksichtigung von Böen. Die Prognosegüte wurde dabei immer ausgeklammert. 1

16 Der erste Teil der Diplomarbeit führt in die theoretischen Grundlagen der Thematik ein (Kapitel 2 und 3). Dabei wird die Physik der Wetterphänomene erläutert, die am Bodensee zu Starkwind führen können, gefolgt von einer Darstellung des Sturmwarndienstes Bodensee und seiner Geschichte, sowie einer Zusammenschau der Resultate früherer Arbeiten (Kapitel 2). Daran schließt sich ein Überblick über die Geographie der Bodenseeregion und eine Charakterisierung des regionalen Klimas unter besonderer Berücksichtigung des Föhns und der Land-See-Wind- Zirkulation an (Kapitel 3). Die verwendeten Daten und Analysemethoden werden in Kapitel 4 ausführlich beschrieben. Die Ausführungen zur Methodik sollen den Leser in die Lage versetzen, die Auswertung theoretisch auch selber durchführen zu können und dabei zu vergleichbaren Ergebnissen zu kommen. Im Hauptteil dieser Arbeit werden die Untersuchungsergebnisse dargestellt und erläutert (Kapitel 5 und 6). Die Starkwind- und Sturmhäufigkeit wird für neun verschiedene Bodenseestationen im Hinblick auf Jahresgang, Richtungsabhängigkeit und Ursachen der Windereignisse analysiert, wobei ergänzend auch auf die mittlere Geschwindigkeit bei Starkwindereignissen, die Windgeschwindigkeitsverteilung sowie die Korrelation der Stationen eingegangen wird (Kapitel 5). Darauf folgt eine Untersuchung der Qualität der Windprognosen anhand der Häufigkeiten verpasster Böen und überflüssiger Warnungen (Kapitel 6). Das Hauptaugenmerk liegt erneut auf Jahresgang und Windrichtungsabhängigkeit der Häufigkeiten sowie den unterschiedlichen Ergebnissen bei verschiedenen Starkwindursachen. Eine abschließende Diskussion vergleicht die zentralen Resultate dieser Arbeit mit früheren Publikationen und geht auf Optimierungsmöglichkeiten des Sturmwarndienstes Bodensee auf Basis der erhaltenen Ergebnisse ein (Kapitel 7). Der Schlussteil fasst die wesentlichen Punkte zusammen und zeigt mögliche Ansatzpunkte zukünftiger Forschungsarbeiten auf (Kapitel 8). Im Anhang sind einige weitere interessante Ergebnisse zusammengestellt, die zum Verständnis der Arbeit nicht zwingend erforderlich wären, aber dennoch aus Gründen der Vollständigkeit miteinbezogen werden. Insbesondere sind dies Graphiken für weitere Messstationen, die sich von den im Hauptteil dargestellten und erläuterten nicht wesentlich unterscheiden. Auf sie wird jeweils an gegebener Stelle verwiesen und kurz eingegangen. Die Untersuchungen der vorliegenden Arbeit schaffen eine umfassende Kenntnis der Windverhältnisse am Bodensee. Indem erstmals Böen explizit betrachtet, Sturmböen getrennt von Windböen analysiert und lokalspezifische Besonderheiten erklärt werden, ergänzen die Ergebnisse das bisherige Wissen um viele wichtige Punkte. Die Wahl des bisher längsten Untersuchungszeitraums führt zu einer höheren Verlässlichkeit der Resultate. Zum ersten Mal wird die Prognosegüte des Sturmwarndienstes Bodensee in Bezug auf die meteorologischen Randbedingungen analysiert, was es ermöglicht, Schwierigkeiten im Warnprozess genau zu lokalisieren. Die Ergebnisse tragen dank eines breiteren Wissens über die Zusammenhänge dazu bei, den Sturmwarndienst Bodensee weiter zu optimieren. 2

17 2 Theorie der Windentstehung und die Bedeutung des Sturmwarndienstes Bodensee 2.1 Ursachen von Starkwind- und Sturmereignissen Zyklonen Zyklonen nehmen eine zentrale Rolle im Wettergeschehen der mittleren Breiten ein, indem sie den Energieaustausch zwischen Subtropen und Polargebieten bewerkstelligen. Ihre Entstehung wird durch Abb. 2.1 veranschaulicht. Abb. 2.1: Vereinfachte Entstehung einer Mittelbreitenzyklone. Isothermen sind durch gestrichelte Linien gekennzeichnet, Isobaren durch durchgezogene. Quelle: Kraus et al. 23 Wenn in einem Gebiet warme Luft die kalte verdrängt, sinkt dort aufgrund der niedrigeren über die Luftsäule integrierten Dichte der Luftdruck und die Umgebungsluft versucht, in das Tiefdruckzentrum einzuströmen, um diese Störung auszugleichen. Aufgrund der großen horizontalen Erstreckung ist die Corioliskraft nicht vernachlässigbar und es stellt sich ein Kräftegleichgewicht gemäß der Gradientwindgleichung ein, d.h. die Summe aus Coriolis- und Zentrifugalkraft gleicht die Druckgradientkraft aus. Die Luft strömt also im Gegenuhrzeigersinn um den Tiefdruckkern herum. Reibungseffekte verleihen dem Wind eine ageostrophische, nach innen gerichtete Komponente und hemmen so die Rotation. Die Fronten des Tiefdruckgebietes sorgen für den oben erwähnten Energieaustausch. Da sich die Kaltfront aufgrund ihrer geringeren Reibung schneller verlagert als die Warmfront, holt sie diese nach einiger Zeit ein und okkludiert mit ihr. Dabei wird der Warmluftsektor vom Erdboden abgehoben. Sobald sich eine Okklusionsfront ausgebildet hat, füllt sich die Zyklone auf und die Rotationsenergie geht dissipativ verloren (Kraus et al. 23). Oft bilden sich auf der dem Äquator zugewandten Seite einer großen Zyklone kleine sogenannte Mesozyklonen (Randzyklonen). Meist ist die Zentralzyklone dann bereits okkludiert, während im Bereich der Mesozyklonen starke meridionale Temperaturgradienten herrschen, die die Zyklogenese begünstigen. Manchmal können solche Randtiefs auch auf der polwärtigen Seite der Zentralzyklone entstehen und werden dann Polar Lows genannt. Allen dieser Zyklonentypen ist gemein, dass sie 3

18 Starkwinde, Stürme und Orkane mit sich bringen können (Kraus et al. 23). Die Bedingungen für hohe Vertikalgeschwindigkeiten in Zyklonen lassen sich aus den Gleichungen der quasigeostrophischen Theorie herleiten (Busch 1998). Nach Holton (1992) kann man die quasigeostrophische Vorticitygleichung und die Thermodynamische Gleichung zu einer Formel für die Vertikalgeschwindigkeit im p-system, der sogenannten Omegagleichung, verknüpfen. A ( A (1) f f V 1 2 p ) 2 p s p s p s T wobei s 1 p der Stabilitätsparameter, A T v g p p die geostrophische Schichtdicken- bzw. Temperaturadvektion und AV v g p die geostrophische Vorticityadvektion sind. Unter Verwendung eines Fourieransatzes für den Laplace-Operator auf einer Druckfläche und Vernachlässigung des zweiten Summanden lässt sich die linke Seite der Omegagleichung folgendermaßen vereinfachen. f ( 2 s A V p 1 s 2 p A T ) (2) Aus dieser Form sind drei Bedingungen für eine hohe Vertikalgeschwindigkeit direkt ersichtlich: Erstens ist eine geringe Stabilität im Inneren des Tiefdruckgebietes nötig. Busch (1998) gibt den maximalen Stabilitätsparameter mit 2,5 1 m s hpa an. Zweitens muss starke Kaltluftadvektion im Westen der Zyklone und Warmluftadvektion im Osten herrschen und drittens die Trogachse mit der Höhe nach hinten geneigt sein. Die letzte Bedingung entspricht der Forderung, dass der erste Term in der Klammer positiv ist. Es ist zu beachten, dass als Variable des p-systems immer ein der Vertikalgeschwindigkeit entgegengesetztes Vorzeichen hat. Die Größenordnung der Vertikalgeschwindigkeit in warmen Zyklonen der gemäßigten Breiten liegt bei 1 cm s -1 (Busch 1998, nach Emmrich 1977 und Defant et al. 1973). Damit sich Tiefdruckgebiete bis auf Sturmstärke intensivieren können, benötigen sie außerdem ein hohes Mischungsverhältnis und eine latent labile Schichtung der unteren Troposphäre (Busch 1998). Peterssen und Smebye unterscheiden zwischen zwei grundlegenden Arten der Zyklonenentwicklung. Entsteht die Zyklone aus einer frontalen Welle bei gleichzeitig unbedeutender Vorticityadvektion in der Höhe, handelt es sich um den Typ A. Im Gegensatz dazu bezeichnet Typ B solche Tiefdruckgebiete, die sich unter bodennaher Warmluftadvektion bilden und außerdem mit einem Höhentrog mit kräftiger Vorticityadvektion wechselwirken (Klawa 21, nach Peterssen und Smebye 1971). Entgegen der weithin akzeptierten Meinung muss barokline Instabilität nicht immer Auslöser der Zyklogenese sein. Handelt es sich beispielsweise um eine Typ-B-Zyklone, so sind häufig barotrope Prozesse für den Anfang ihrer Entwicklung verantwortlich, während erst danach die barokline Umwandlung verfügbarer potentieller Energie in kinetische Energie die Zyklone intensiviert 4

19 (Klawa 21, nach Sogalla und Ulbrich 1993). Einen wichtigen Beitrag zur Verstärkung eines Tiefdruckgebietes leistet daneben die Kondensation innerhalb der Wolken, die durch Freisetzung latenter Wärme erstens die Entwicklung beschleunigt und zweitens die frontale Sekundärzirkulation intensiviert (Klawa 21, nach Vincent et al. 1977, Lin und Smith 1982, Golding 1984, Emanuel et al. 1987, Gutowski et al und 1998 und Parker 1998). Zur Quantifizierung der Baroklinität lässt sich auf der Grundlage des Eady-Modells der sogenannte Eadyparameter herleiten (Eady), für den nur die vertikale Windscherung und die Stabilität in Form der Brunt-Väisälä-Frequenz bekannt sein müssen: f dv BI, 31, (3) N dz d(ln ) wobei N g. dz Der Vorteil dieser Formel ist ihre Einfachheit, die den lediglich zwei, einfach zu bestimmenden Variablen geschuldet ist. Nachteilig wirkt sich der Umstand aus, dass die Beziehung nur für einen konstanten Grundstrom gültig ist, weshalb die Mittelung stets über mehrere Tage erfolgen sollte. Der Energieinhalt der Luft in Form latenter Wärme kann indirekt über die äquivalent-potentielle Temperatur angegeben werden. Diese ist bei adiabatischen Bewegungen unter Einbeziehung von Kondensationsprozessen eine Erhaltungsgröße und kann daher zur Luftmassenidentifizierung benutzt werden. Die äquivalent-potentielle Temperatur findet außerdem bei der Berechnung von Konvektionsparametern Anwendung (Klawa 21, nach Eady 1949). Klawa (21) konnte durch die statistische Analyse von Zyklonen, die Deutschland überquerten, zeigen, dass vor besonders schadensintensiven Stürmen sehr oft äußerst hohe Werte des Baroklinitätsparameters und der äquivalent-potentiellen Temperatur auftraten. Es ist hierbei bemerkenswert, dass sich die Zone extremer Baroklinität vom Gebiet der Entstehung häufig bis Deutschland erstreckte. Die Tiefdruckgebiete befinden sich also in diesen Fällen noch in ihrer Entwicklungs- und Intensivierungsphase, wenn sie Mitteleuropa überqueren. Mit der extremen Intensivierung von Zyklonen ging oft außerdem ein markanter Kaltluftvorstoß in der mittleren und unteren Troposphäre einher. Diese Vorstöße waren allerdings nicht statistisch signifikant, so dass das Auftreten feuchtwarmer Luftmassen, d.h. mit hoher äquivalent-potentieller Temperatur, für die Vertiefung der Zyklonen wahrscheinlich entscheidender ist als die Kaltluftvorstöße. Einen weiteren Faktor für die Entstehung von Stürmen stellt die Nordatlantische Oszillation (NAO) dar. Die NAO ist eine periodische Schwankung der Luftdruckdifferenz zwischen den Azoren und Island. Klawa (21) hat durch Auswertung der Wetterlagen über Deutschland herausgefunden, dass in der positiven Phase der NAO verstärkt West- oder Südwestwetterlagen auftreten. Da die Baroklinität und äquivalent-potentielle Temperatur die wichtigsten Einflussgrößen auf die Entwicklung von Mittelbreitenzyklonen sind, liegt es nahe, auch die Korrelation zwischen ihnen und der NAO zu untersuchen. In der negativen NAO-Phase ist der Baroklinitätsparameter meist klein, d.h. die Intensivierung von Tiefdruckgebieten wird nicht gefördert. In der positiven und neutralen Phase hingegen ist die Baroklinität häufig hoch. Maxima der äquivalent-potentiellen Temperatur ergeben sich primär für einen negativen NAO-Index, aber zweitrangig auch für einen positiven. Alle drei Faktoren zusammengenommen folgt, dass bevorzugt in der positiven Phase der NAO schadensintensive Zyklonen nach Deutschland ziehen. Der direkte Vergleich von NAO-Index und Anzahl der Sturmereignisse bestätigt dieses Ergebnis, obgleich es in Ausnahmefällen auch bei stark negativen Indexwerten zu intensiven Zyklonen über Deutschland kommen kann (Klawa 21). 5

20 Über dem Meer ist in den mittleren Breiten bei zyklonalen Wetterlagen oft schon die mittlere Windstärke ausreichend, um eine Gefahr für die Schifffahrt darzustellen. Da der Bodensee im Gegensatz dazu weiträumig von Landflächen umgeben ist, schaffen es dort in der Regel nur Böen, die Warnschwellen von 25 kn bzw. 34 kn (siehe Kap. 2.2) zu überschreiten (Mühleisen 1977). Eine Theorie zur Entstehung von Böen hat Brasseur (21) entwickelt. Danach haben die Böen ihren Ursprung in der Dynamik des oberen Teils der atmosphärischen Grenzschicht. Die Luftpakete werden durch turbulente Eddies nach unten abgelenkt und wirken am Erdboden, sofern sie diesen erreichen, als Windböen (Abb. 2.2). Ob sie so weit nach unten kommen, hängt davon ab, ob ihre turbulente kinetische Energie groß genug ist, um die Auftriebskraft zu überwinden. Bei stabiler Schichtung wird die Ablenkung zum Boden aufgrund des hohen Auftriebs stark gehemmt, während sie bei labiler Schichtung gefördert wird. Daher sind die Schichtung der atmosphärischen Grenzschicht und die turbulente kinetische Energie wichtige Einflussfaktoren bei der Entstehung von Böen. Abb. 2.2: Mechanismus der Entstehung von Böen: Turbulente Mischungsprozesse in der Grenzschicht lenken einzelne Luftpakete in Richtung der Erdoberfläche ab. Quelle: Brasseur 21 Ob ein Tiefdruckgebiet über dem Bodensee auch tatsächlich Starkwind- oder Sturmböen hervorruft, hängt insbesondere vom Weg ab, auf dem es Europa überquert. Eine empirische Untersuchung der Zugbahnen von Mittelbreitenzyklonen zeigt, dass etwa die Hälfte aller Sturmzyklonen vom Atlantik kommend über die Britischen Inseln und die Nordsee ziehen, bevor sie Deutschland überqueren (Abb. 2.3). Einige Tiefdruckgebiete wählen auch eine Zugbahn, die vom Ozean nördlich von Schottland über die Nordsee nach Südschweden und anschließend nach Deutschland führt. Eine Ausnahme bilden die Stürme, die die Nordsee umgehen und stattdessen direkt über Nordfrankreich ziehen. Obwohl sie recht selten sind, zeichnen sie sich oft durch ihre hohe Zerstörungskraft aus, wie es die Zyklonen Lothar aus dem Jahr 1999 und Wiebke aus dem Jahr 199 zeigen (Klawa 21) Abb. 2.3: Zugbahnen (links) und Zugbahndichte (rechts) von Zyklonen über Deutschland, exemplarisch untersucht anhand von 58 schadenintensiven Stürmen. Quelle: Klawa 21 Beispielsweise wurden während des Sturmes Lothar am auf dem Feldberg im Schwarzwald Böen von 58,5 ms -1 registriert, während es an der Station Lahr im Oberrheingraben 6

21 immer noch 37,9 ms -1 waren (vgl. Abb. 2.4). Beide Werte entsprechen gemäß der Beaufortskala Windstärke 12 (Kraus et al. 23). Abb. 2.4: Sturm Lothar als Randtief des Tiefdrucksystems westlich von Norwegen in der Wetterkarte vom , : UTC. Quelle: Kraus et al. 23. Nach: Berliner Wetterkarte Föhn In der Geschichte der meteorologischen Forschung hat es verschiedene Erklärungsversuche für das Wetterphänomen Föhn gegeben. Nachdem anfangs die Advektion von trocken-heißer Saharaluft als Ursache postuliert worden war, wies Hann auch in Grönland Föhnereignisse nach und zeigte damit, dass die Advektion subtropischer Luftmassen nicht der Grund für die beobachtete Erwärmung im Lee sein konnte (Steinacker 26, nach Hann 1866). Daraufhin setzte sich die bis heute in Lehrbüchern dominierende Erklärung durch, nach der der feuchtadiabatische Aufstieg im Luv mit ergiebigem Niederschlag und Ausbildung einer Föhnmauer über dem Alpenhauptkamm und der anschließende leeseitige trockenadiabatische Abstieg zu den erhöhten Temperaturen führen. Dies wird als Schweizer Föhntypus bezeichnet (Steinacker 26). Hann fand durch die Analyse von Stationsdaten allerdings heraus, dass es auch Südföhn ohne Niederschlag im Luv gibt und der Schweizer Föhntyp daher keine allgemeingültige Erklärung des Phänomens sein kann. Wenn die Gebirgsüberströmung durch einen rein trockenadiabatischen Aufstieg gekennzeichnet und die potentielle Temperatur auf dem gesamten Weg konstant ist, spricht man vom Österreichischen Föhntypus (Steinacker 26, nach Hann 1866). Steinacker (26) fand heraus, dass meistens eine Überlagerung beider Typen vorliegt, wobei der Österreichische den größten Beitrag zur Erwärmung liefert. 7

22 Eine interessante Frage neben der nach der Ursache des Föhns an sich ist, warum die Luft die stabile Schichtung überwindet und in die Täler absinkt. Ihrer Beantwortung widmen sich mehrere Theorien, von denen hier nur diejenigen geschildert werden, die sich als die plausibelsten erwiesen haben. Die Vertikale Aspirationstheorie nimmt an, dass die Föhnströmung in der Höhe die Kaltluft in den Niederungen durch turbulente Prozesse erodiert und schließlich komplett verdrängt. Bei der Horizontalen Aspirationstheorie wird davon ausgegangen, dass ein vorbeiziehendes Tiefdruckgebiet bodennah einen ageostrophischen Wind induziert und so die kalte unterste Luftschicht abgesaugt wird. Als zutreffend hat sich ebenfalls die Hydraulische Theorie erwiesen, die darauf basiert, dass die Luft das Gebirge überkritisch überquert, d.h. die Stromlinien fallen während der gesamten Überströmung ab (Abb. 2.5). Ein solches Flussregime kann mit der Situation an einem Wehr verglichen werden. Im Lee ist zusätzlich ein hydraulischer Sprung möglich (Steinacker 26). Abb. 2.5: Schematische Darstellung des hydraulischen Sprungs bei Gebirgsüberströmung. Quelle: Steinacker 26 Die letztgenannte Theorie bewährt sich besonders im Falle des sogenannten seichten Föhns. Dieser tritt auf, wenn sich die Föhnströmung zunächst nur auf die untersten Schichten eines Tales beschränkt, bevor sie auf höhere Niveaus übergreifen kann (Steinacker 26). Föhnereignisse zeichnen sich durch drei charakteristische Merkmale aus: Neben stürmischem Wind mit kräftigen Böen treten ein Temperaturanstieg und eine Verringerung der relativen Luftfeuchtigkeit auf (Kuhn 1989). Die Grundvoraussetzung dafür, dass sich Föhn ausbilden kann, ist statische Stabilität im Überströmungsgebiet, denn eine neutrale oder labile Schichtung würde die Erwärmung im Lee des Gebirges verhindern. Kaltluftseen in den Tälern begünstigen deshalb Föhnereignisse. Prinzipiell kann der Föhn aus Süden und aus Norden wehen, also entweder das deutsche oder italienische Alpenvorland betreffen, wobei für die Richtung allein die horizontalen Druckgradienten maßgeblich sind. Die optimale Wetterlage für Föhn in Bayern und Baden-Württemberg ist dementsprechend ein im Westen liegendes Tiefdruckgebiet, dessen Kern sich nördlich der Alpen befindet. Süddeutschland ist dabei unter Hochdruckeinfluss, der in der Höhe für warme und trockene Luft sorgt, während sich am Boden durch die nächtliche Ausstrahlung kalte Luftmassen bilden. Daraus resultiert ein positiver vertikaler Gradient der potentiellen Temperatur und damit statische Stabilität. Beim Herannahen des Tiefs stellt sich durch den Druckabfall eine positive Differenz zwischen dem Druck auf der Alpensüdseite und dem auf der Nordseite ein, die den Föhndurchbruch ermöglicht. Obgleich Kaltluftseen in den Alpentälern, wie zuvor erläutert, für hohe statische Stabilität sorgen, verhindern sie gleichzeitig das Übergreifen des Windes auf die bodennahe Luftschicht und können bewirken, dass manche Messstationen keine erhöhten Windgeschwindigkeiten registrieren, obwohl es in höheren Lagen stürmt. Gelingt es dem Föhn, bis zum Boden durchzubrechen, kann die nächtliche Strahlungsinversion eine Föhnpause induzieren (Kuhn 1989). Grundsätzlich ist die Föhnströmung sehr heterogen. Die Alpentäler und -pässe kanalisieren den Wind und lassen sogenannte Föhnstriche entstehen. Neben dem Wipptal zwischen dem Brennerpass 8

23 und Innsbruck ist das Rheintal zwischen Chur und der Bodenseemündung eines der wichtigsten Beispiele für dieses Phänomen (Kuhn 1989). Das Alpenrheintal stellt aufgrund seines Reichtums an Pässen unter den nordalpinen Haupttälern einen Sonderfall dar. Es ist für diese Arbeit interessant, weil es die Föhnwinde in kanalisierter Form zum Bodensee leitet. Untersuchungen haben gezeigt, dass die Pässe im oberen Rheintal eine im Vergleich zu anderen Tälern schwächere Erwärmung der Luft zu Folge haben, so dass die potentielle Temperatur bei einem Föhnereignis in diesem Gebiet vergleichsweise niedrig ist. Gleichzeitig profitieren die Föhndurchbrüche im unteren Rheintal von den an vielen Stellen direkt angrenzenden hohen Bergketten, wie zum Beispiel im Gebiet von Vaduz. Diese bewirken eine zusätzliche Warmluftadvektion, so dass die Zunahme der potentiellen Temperatur bei Föhn hier mit bis zu 8 K deutlich größer ist als etwa im Wipptal, wo maximal 5 K erreicht werden. Außerdem kann beobachtet werden, dass der Wind im gesamten Alpenrheintal zeitlich sehr variabel ist. Der Grund dafür sind zum einen die hohe Störungsanfälligkeit des seichten Föhns, der speziell im Rheintal häufig auftritt, und zum anderen die vielen Richtungswechsel des Tales. Daneben spielen auch Effekte im Zusammenhang mit Schwerewellen eine Rolle (Steinacker 26, Drobinski et al. 27). Die zuverlässige lokale Vorhersage von Föhnstürmen scheitert primär an der Auflösung der Prognosemodelle. Laut Steinacker ist ein horizontaler Gitterabstand von maximal 1 km nötig, um die Strömung über die komplexe Topographie mit ausreichender Genauigkeit darzustellen. Weitere Hindernisse sind die Güte der Anfangsbedingungen, besonders im Zusammenhang mit bodennahen Kaltluftseen, die richtige Auswertung von Messergebnissen und die Wiedergabe von möglicherweise brechenden Leewellen. Auch ein Modell wie das MM5 (NCAR/Pennsylvania State Mesoscale Model, 5. Generation), das speziell für Prognosen auf der Mesoskala konzipiert wurde, ist nicht in der Lage, bei Föhnereignissen die großen lokalen Unterschiede in Bezug auf Luftdruck und potentielle Temperatur mit ausreichender Genauigkeit vorherzusagen. Chimani zeigt im Rahmen ihrer exemplarischen Untersuchung von vier Föhnereignissen, dass die vom MM5 prognostizierten Werte an allen Stationen im Rheintal von den Beobachtungen im Mittel deutlich abweichen. An manchen Stationen versagt das Modell auch qualitativ, da es nicht nur die Stärke von Temperatur- und Druckänderungen falsch wiedergibt, sondern den Föhndurchbruch selbst nicht erkennt (Steinacker 26, Chimani 22) Gewitter Gewitter bilden am Bodensee eine wichtige Ursache für die Entstehung von Starkwinden und Stürmen. Wird die Lufttemperatur am Boden lokal so hoch, dass der adiabatische Aufstieg des Luftpakets auch nicht beim Durchqueren stabil geschichteter Höhenbereiche innerhalb der Troposphäre zum Erliegen kommt, kann sich eine Gewitterwolke bilden. Ist lediglich eine einzige Auftriebsblase vorhanden, wird dies Single-cell-Gewitter genannt. Dabei bildet sich in der Wolke ein Aufwindgebiet ( updraft ) aus, in dem die Luft bis zur Wolkenobergrenze aufsteigt und anschließend außerhalb wieder absinkt. Die Kondensation von Wasserdampf oberhalb des Kondensationsniveaus hat zur Folge, dass latente Wärme frei wird und die statische Instabilität verstärkt. Aufgrund des starken Aufwindes sammeln sich die Niederschlagsteilchen im oberen Abschnitt der Wolke an. Sobald ihr Gewicht zu groß wird, beginnen sie zu fallen und dabei reibungsbedingt Luft mitzureißen. Im unteren Teil der Wolke sind die Aufwinde so stark, dass sie die Tröpfchen wieder nach oben befördern, wobei diese laufend mit anderen kollidieren und verschmelzungsbedingt wachsen. Durch Gefrier- und Schmelzprozesse wird das Wachstum weiter 9

24 gefördert. Wenn die Tropfen so schwer sind, dass die Gewichtskraft größer als ihre Auftriebskraft ist, fallen sie aus der Wolke. Es entsteht ein intensiver Fallwind ( downdraft ), der Regen, Graupel und Hagel beinhaltet und am Erdboden aus Kontinuitätsgründen horizontal auseinanderströmt. Da Aufwinde die Existenzgrundlage einer jeden Gewitterwolke sind, bedeutet das Einsetzen des Fallwindes gewöhnlich die Zerstörung der Wolke. Diese bleibt zunächst noch dynamisch inaktiv bestehen, bis sie sich durch Diffusion an den Rändern auflöst. Die charakteristische Zeitskala eines solchen Gewitters umfasst 3 min, die räumliche Skala zwischen 2 und 1 km (Kraus et al. 23). Falls eine vertikale Windscherung vorliegt, bildet sich ein schräger Wolkenturm aus. Die Niederschlagsteilchen sammeln sich weiterhin in seinem oberen Bereich an, fallen dann aber außerhalb der Wolke zum Erdboden, so dass in ihrem Inneren kein Downdraft mehr entstehen kann. Das Gewitter zerstört sich also nicht mehr selbst, so wie es im zuvor besprochenen Fall geschah. Im Gegenteil kann die Wolke nun an ihrem Rand zusätzliche Zellen entwickeln, deren Niederschlag ebenfalls außerhalb von ihnen abregnet. Dieses Phänomen wird Multi-cell-Gewitter genannt, wobei die Zeitskala mehrere Stunden und die räumliche Skala über 3 km betragen. Zusätzlich wird im mittleren Bereich der Wolke von außen trockene Luft angesaugt, die sich aufgrund von Verdunstungsprozessen stark abkühlt. Die daher im Vergleich zur Umgebung hohe Dichte lässt einen kalten Fallwind entstehen, der am Boden als Kaltfront das Niederschlagsereignis begleitet. Dort, wo diese auf die warme, feuchte Luft stößt, die das Gewitter nährt, bildet sich starke Turbulenz in Form einer Böenwalze aus. Da die kalte Luft ein niedrigeres Kondensationsniveau hat als die Umgebungsluft, liegt die Walze unter dem eigentlichen Gewitter und wird somit deutlich sichtbar (Kraus et al. 23). Die Kaltfront wird nach der Definition von Fujita Downburst genannt, sobald sich am Boden sehr starke Horizontalwinde ausbilden. Die Windstärke kann in seltenen Fällen bis zu 8 ms -1 erreichen. Fujita schätzt, dass in den USA im Mittel viermal im Jahr ein Wert von 67 ms -1 auftritt (Kraus et al. 23, nach Fujita 1985). Multi-cell-Gewitter zeichnen sich dadurch aus, dass neue Zellen nicht kontinuierlich erzeugt werden. Gründe dafür sind zum einen Unterschiede der Oberflächenbeschaffenheit und damit der fühlbaren und latenten Wärmeflüsse und zum anderen eine starke zeitliche Schwankung der Windscherung. Expandiert eine Gewitterzelle kontinuierlich, bezeichnet man sie als Superzellengewitter. Hier sind die Rotation sowohl der Up- und Downdrafts als auch der Gewitterwolke als Einheit charakteristisch. Es gibt drei Prozesse, die zur Entstehung der Vorticity einer Superzelle führen. Wenn die Luft in einen Updraft einströmt, verengt sich ihr Strömungsquerschnitt, was eine horizontale Konvergenz und damit die Bildung von Vorticity zur Folge hat. Andererseits kann auch eine kräftige vertikale Windscherung zu Wirbeln führen. Diese haben zwar zunächst eine horizontale Drehachse, die sich aber im Updraft so stark verbiegt, dass sie nahezu vertikal wird. Ein Wirbel kann des Weiteren auftriebsbedingt entstehen, indem an einer Stelle warme Luft aufsteigt und an einer anderen kalte absinkt. Große Gewitterzellen werden außerdem von äußeren Faktoren angetrieben. Beispielsweise kann eine Seewindfront an Land eine horizontale Konvergenz und Aufsteigen induzieren, was die Bildung von Cumulus- und Gewitterwolken fördert. Gleichermaßen erhöhen großskalige Druckwellen gebietsweise die Vertikalgeschwindigkeit und unterstützen so die Konvektion. Allgemein gilt, dass die Windgeschwindigkeit in den Up- und Downdrafts großer Gewitter 4 ms -1 überschreiten kann. Die genaue Funktionsweise dieser Superzellen ist allerdings bisher noch unbekannt. Besondere Aufmerksamkeit im Zusammenhang mit Gewittern muss den Tornados gewidmet werden. Dies sind schnell rotierende Wolkensäulen mit horizontalem Durchmesser bis etwa 1 m, die aus Gewitterwolken bis an den Erdboden herunterreichen, wo sie Windgeschwindigkeiten von über 15 ms -1 erzeugen können. In ihnen herrschen gleichzeitig so starke Aufwinde, dass Gegenstände von ihnen oft bis in große Höhen geschleudert werden. Tornados treten meistens im 1

25 Rahmen von Superzellengewittern auf und, obwohl bezüglich ihrer Physik noch weitgehend Unklarheit herrscht, konnte festgestellt werden, dass die Vorticity der Superzelle und die des Tornados eng korreliert sind. Besonders die Scherzone zwischen Auf- und Abwinden im Gewitter scheint in der Lage zu sein, einen Wirbel zu erzeugen, der schließlich gekippt wird und sich bis zum Erdboden ausdehnt. Außerdem ist es möglich, dass die oben angesprochene Böenwalze einen Tornado hervorrufen kann. Es sei der Vollständigkeit halber angemerkt, dass es sich um ein kleinskaliges Phänomen handelt und damit ein zyklostrophisches Gleichgewicht ohne Beteiligung der Corioliskraft herrscht. Tornados treten am Bodensee sehr selten, dann aber mit hoher Zerstörungskraft auf (Kraus et al. 23). 2.2 Der Sturmwarndienst Bodensee Der Deutsche Wetterdienst (DWD) hat die hoheitliche Aufgabe, die Bevölkerung vor extremen Wetterereignissen zu schützen. Hierzu gibt er bei entsprechenden Wetterlagen Warnungen heraus, die auf der einen Seite für die Landgebiete, andererseits aber auch die Nord- und Ostsee oder die deutschen Binnenseen betreffen können. Das Warnsystem für die Landgebiete ist sowohl räumlich als auch zeitlich dreigliedrig. Neben einer täglich erstellten Wochenvorhersage, die qualitativ die Wahrscheinlichkeit für markante Wettererscheinungen angibt, wird fünfmal täglich mit einer Vorlaufzeit von 48 bis 12 Stunden eine Vorwarninformation herausgegeben, bevor schließlich die eigentlichen Basiswarnungen erfolgen (Vorlaufzeit höchstens 12 Stunden). Die Wochenvorhersage informiert dabei über großskalige Wetterlagen, während die Vorwarninformationen sowohl für ganz Deutschland als auch für eine Unterteilung in zwölf Regionen verfügbar sind. Die aktuellen Warnungen werden auf Landkreisbasis erstellt (Weingärtner et al. 21). Sowohl für diese als auch für die Vorwarninformationen sind die Berechnungen der numerischen Modelle, verbunden mit synoptischen Beobachtungen und Fernerkundungsdaten, ausschlaggebend. Über Land wird die Stärke des gewarnten Wetterereignisses mit Hilfe einer vierstufigen Farbskala gekennzeichnet. Diese beginnt bei den Wetterwarnungen (gelb), gefolgt von Warnungen vor markantem Wetter (ocker) und endet bei den Unwetter- und Extremunwetterwarnungen (rot und violett). Warnungen sind gerechtfertigt bei Starkwind oder Sturm, Stark- oder Dauerregen, Glätte, Schneefall, Gewitter, Nebel, Frost und Tauwetter (Weingärtner et al. 21). Aufgrund der Größe des Bodensees und seiner Bedeutung für Fischerei, Schifffahrt und Tourismus sind dort zuverlässige Böenwarnungen von großer Wichtigkeit. Der Auslöser für die Einrichtung des Sturmwarndienstes am Bodensee war ein Unglück beim Meersburger Seenachtsfest im Jahre 1936, als ein plötzlich einsetzender Sturm sieben Menschen das Leben kostete. Im darauffolgenden Jahr wurde das erste Warnsystem eingerichtet, das kriegsbedingt unterbrochen werden musste, aber von 195 bis heute durchgehend in Betrieb ist. Nach dem Krieg nahmen die Wetterwarte Friedrichshafen und die Flugwetterwarte Zürich in einer internationalen Kooperation den Warndienst wieder auf, 1951 kam die neu gegründete Wetterwarte Konstanz dazu (Deutscher Wetterdienst 21). Zwischen den deutschen Warnzentralen und der schweizerischen gab es zwar regelmäßigen Kontakt, aber die Warnungen erfolgten dennoch in beiden Ländern unabhängig voneinander. So warnte der schweizerische Warndienst nur vor Windereignissen, die den ganzen See betrafen, wohingegen die deutschen Wetterwarten auch bei lokalen Böen eine Warnung herausgaben. Ein weiteres anfängliches Problem war, dass keine Entwarnungen vorgesehen waren und die Warnungen stets bis Mitternacht bestehen blieben. Seit 1954 werden die Warnungen deshalb nach dem Windereignis manuell wieder aufgehoben. Ab 1953 kam zur Windwarnung bei Böen von über 2 kn eine sogenannte Vorsichtsmeldung hinzu, die bereits im Vorfeld auf das Windereignis aufmerksam machen sollte. Diese Unterteilung wurde 11

26 später durch die Abstufung Starkwind-Sturm ersetzt (Deutscher Wetterdienst 21). Heute sind für den Bodenseewarndienst sowohl die Regionalzentrale Stuttgart des DWD als auch MeteoSchweiz in Zürich gemeinschaftlich verantwortlich und es gilt die Regel, dass stets einheitlich gewarnt werden muss. Anfangs erfolgten die Warnungen pauschal für den gesamten Bodensee, bevor 1966 in einen Ostund Westteil unterschieden und 2 zusätzlich noch ein Mittelteil eingeführt wurde. Die früheren Flaggen und Bälle, die zur Signalisierung von Starkwind und Sturm gehisst wurden, sind 1963 durch 36 Warnleuchten ersetzt worden (Weingärtner et al. 21). Ab einem Schwellenwert von 25 kn (Bft 6) wird eine Starkwindwarnung herausgegeben. Dies bedeutet, dass an mindestens einer Stelle im bewarnten Seeteil solche Windböen auftreten werden. Der Schwellenwert für die Sturmwarnung liegt bei 34 kn (Bft 8). Die Warnleuchten signalisieren Starkwind mit einer Blinkfrequenz von 4 Blitzen in der Minute und Sturm mit einer Frequenz von 9 Blitzen in der Minute (Deutscher Wetterdienst 21). Sobald sich der Sturmwarndienst für eine Warnung entschieden hat, werden die Wasserschutzpolizei Konstanz und die Seepolizei Thurgau informiert, die daraufhin die Warnleuchten aktivieren. Da der Bodensee in den Nachtstunden kaum befahren wird, sind in dieser Zeit Warnungen nicht nötig. Dementsprechend werden sie vom 1. November bis zum 31. März von 7 Uhr bis 2 Uhr und in der übrigen Zeit des Jahres von 6 Uhr bis 22 Uhr signalisiert (Weingärtner et al. 21). Um die Qualität des Warndienstes zu beurteilen, wurde ein Verifikationssystem eingeführt, das im Folgenden beschrieben ist. Die beiden entscheidenden Parameter sind die Trefferrate TR und die Falschalarmrate FA. Unter Verwendung der Variablen N N := Stunden ohne Böe und ohne Warnung (Trivialfall), N W := Stunden ohne Böe aber mit Warnung, N B := Stunden mit Böe aber ohne Warnung, N J := Stunden mit Böe und mit Warnung, ergeben sich die Formeln N J N J N TR (Idealfall: TR = 1) und (4) N W N J N B FA (Idealfall: FA = ). (5) W Wenn Warnungen früher als eine Stunde vor Beginn des Windereignisses ausgegeben werden, gehen sie als Falschalarme in die Statistik ein. Genauso dürfen sie nur eine Stunde nach Ende des Windereignisses noch aktiv sein, ohne negativ gewertet zu werden. Wird zu spät gewarnt, so wird die erste Stunde als Stunde mit Böe und ohne Warnung eingestuft. Bei der Verifikation ist außerdem zu berücksichtigen, dass eine Toleranz von 2 kn gilt, d.h. eine Warnung ist auch dann gerechtfertigt, wenn die Böen nur 23 kn erreichen und die Warnschwelle damit eigentlich verfehlen. Genauso wird eine nicht gewarnte Böe der Geschwindigkeit 27 kn auch noch nicht als verpasst gewertet (Weingärtner et al. 21). In den vergangenen Jahren ist es dem Sturmwarndienst Bodensee gelungen, die Trefferrate bei Werten um 9% zu halten, wobei die Falschalarmrate von 6% im Jahr 2 auf rund 2% im Jahr 21 sank (siehe Abb. 2.6). 12

27 Entwicklung der Verifikationsmaße Prozentuale Trefferraten von 1997 bis 21 Entwicklung der Verifikationsmaße Prozentuale Falschalarmraten von 1999 bis 21 Trefferrate (%) Falschalarmrate (%) Jahr Jahr Abb. 2.6: Entwicklung der Warngüte für Starkwind bis 21 über die drei Seeteile gemittelt; links: prozentuale Trefferrate TR, rechts: prozentuale Falschalarmrate FA. Quelle: Schickedanz et al. 211 Wie Tab. 2.1 und Tab. 2.2 zeigen, ist die Warngüte bei Sturmwarnungen immer geringer als bei Starkwindwarnungen. Grundsätzlich sind die Trefferraten bei Sturm im Ostteil niedriger als in den übrigen Seeteilen, die Falschalarmrate ist sowohl bei Starkwind als auch bei Sturm im Ostteil am höchsten. Tab. 2.1: Trefferraten (TR) und Falschalarmraten (FA) für Starkwind und Sturm in den Jahren 28 und 29 (gesamter Bodensee). Bearbeitet nach: Schickedanz et al. 21 Jahr TR (Starkwind) TR (Sturm) FA (Starkwind) FA (Sturm) 28 97% 87% 2% 2% 29 95% 85% 23% 2% Tab. 2.2: Trefferraten (TR) und Falschalarmraten (FA) für Starkwind und Sturm in den Jahren 29 und 21 (West-, Mittel- und Ostteil getrennt). Bearbeitet nach: Schickedanz et al. 211 West Mitte Ost TR (Starkwind) 29 95% 97% 94% 21 96% 96% 98% TR (Sturm) 29 82% 92% 8% 21 85% 93% 77% FA (Starkwind) 29 17% 22% 24% 21 18% 23% 31% FA (Sturm) 29 13% 26% 33% 21 6% 2% 35% Eine Windrichtungsanalyse ergab für 28, dass an der Station Altenrhein fast ausschließlich Böen aus südlichen Richtungen verpasst wurden, was auf die häufigen Föhndurchbrüche zurückzuführen ist. In Lindau hingegen wurden überwiegend nördliche bis nordwestliche Böen verpasst. Dies steht in Verbindung mit dem langen Weg, den die Luft bei westlicher bis nordwestlicher Anströmung über der reibungsarmen Wasserfläche zurücklegt, wodurch sie um einige Knoten beschleunigen und so unerwartet im Ostteil die Warnschwelle überschreiten kann (Jellinghaus, unveröffentlicht). Die vorliegende Arbeit soll durch eine eingehende Untersuchung der meteorologischen Ursachen von Starkwinden und Stürmen über dem Bodensee dazu beitragen, die Prognosegüte besonders im 13

28 Ostteil weiter zu verbessern. Um eine Vorstellung von der Lage und Verteilung der Bodenseestationen zu ermöglichen, ist im Anhang (Abb. A1 und A2) eine detailgetreue Karte abgedruckt. Zu Gunsten der Lesbarkeit wurde diese in zwei Hälften geteilt. Die schwarzen Quadrate geben die Position der Windmessstationen des Sturmwarndienstes an, die roten Symbole am Ufer markieren die Lage der Warnleuchten. Die Stationen St. Gallen und Vaduz (nicht im Kartenausschnitt enthalten) dienen der Früherkennung von Föhn. Bezüglich der geographischen Koordinaten und Höhe der Messpunkte sei auf Kap. 4.1 verwiesen. Sowohl die deutschen als auch die schweizerischen Windmesser registrieren alle zehn Minuten einen Wert für die mittlere Windgeschwindigkeit, die maximale Böe und die mittlere Windrichtung, lediglich Konstanz weicht mit einem Messintervall von sechzig Minuten davon ab. Liegt die Geschwindigkeit der Spitzenböe unter 19 kn, wird auf deutscher Seite allerdings trotzdem jede Stunde nur ein Wert gespeichert, während bei den anderen fünf 1-Minuten-Intervallen der jeweiligen Stunde kn vermerkt werden. Die schweizerischen Stationen speichern hingegen unabhängig von der Windstärke jeden 1-Minuten-Wert ab (vgl. Kap. 4.1). 2.3 Stand der Forschung In der Vergangenheit haben sich bereits mehrere Arbeiten auf verschiedene Weisen den Windverhältnissen über dem Bodensee gewidmet. Huss et al. (197) zogen die Messreihen verschiedener Landstationen am Ober- und Überlinger See für den Zeitraum von 1961 bis 1963 heran, um die räumliche Differenzierung der Windstärke zu analysieren. Zentrale Beobachtungen waren die Häufung hoher Windgeschwindigkeiten im Spätwinter und Frühling und ihre Beschränkung auf westliche und nordöstliche Anströmrichtungen, der Anstieg der mittleren Windgeschwindigkeit von West nach Ost und die wichtige Rolle von Föhndurchbrüchen an bestimmten Stationen. Mühleisen (1977) untersuchte exemplarisch die Windintensitäten und Windrichtungsverteilungen an den Bodenseestationen während des Jahres Er benutzt hierbei die Bezeichnung Starkwind für alle Winde, die stärker als 5,5 ms -1 sind, und weicht damit von der beim DWD üblichen Klassifizierung ab, nach der erst ab 25 kn oder 12,5 ms -1 von Starkwind zu sprechen ist. Die Studie bezieht sich außerdem auf den mittleren Wind und betrachtet die Böenintensität nicht gesondert. Bezüglich der Häufigkeit des Auftretens starker Winde stellt Mühleisen heraus, dass Winde der Stärke 6 und 7 Bft an allen Stationen nur noch in einem Bruchteil der Stunden, in denen die Stärke 4 gemessen wurde, auftraten und Stärke 8 nie gemessen wurde. Die wichtigsten Ergebnisse sind der Unterschied der Starkwindhäufigkeiten zwischen Süd- und Nordufer und der Einfluss der Höhenlage der Messstation. Am Nordufer von Unteruhldingen bis Wasserburg haben die Starkwinde überwiegend die Richtungen West bis Westsüdwest. In Friedrichshafen und Lindau wurde auch häufig starker Ost- bis Nordostwind gemessen. Die Südseite des Sees zeichnet sich im Gegensatz dazu durch keine oder nur sehr seltene Starkwinde aus dem W-SW-Sektor aus. Das ist darauf zurückzuführen, dass bei diesen Windrichtungen die Landoberfläche und speziell die Bebauung im Luv der Stationen Konstanz, Staad, Romanshorn, Horn und Mehrerau durch ihre hohe Rauhigkeit stark bremsend wirken. In Staad und Horn findet aufgrund der nach Westen ansteigenden Hänge zusätzlich eine Überströmung der Stationen statt. Mühleisen (1977) untersuchte außerdem auch die Winde über dem See. Dazu wurde bei Nord- bis Nordostwind der Bodensee an vier Stellen gleichzeitig von Schiffen überquert, die mit Messgeräten bestückt waren. Es ergab sich daraus bei ablandigem Wind ein Faktor 3, um den sich der Messwert der Uferstation von der Windstärke über dem freien See unterscheidet. Bei auflandigem Wind ist 14

29 die Stärke an Land halb so groß wie über dem Wasser. Des Weiteren beschäftigte sich Mühleisen mit dem Einfluss der Orographie auf das Windfeld am Überlinger See mithilfe eines sehr lokalen Vergleichs der Messpunkte Ludwigshafen, Espasingen und Bodman (alle an der Westspitze des Überlinger Sees gelegen). Ludwigshafen zeigt in jeder Hinsicht starke Abweichungen von den übrigen Stationen. Wenn beispielsweise in Espasingen und Bodman Starkwind gemessen wird, tritt dieser auch in Ludwigshafen auf, allerdings ist die Richtung um 4 nach Süden gedreht und das Spektrum ist deutlich breiter. Diese starke Streuung ist auch bei schwachen Winden zu beobachten. Als Grund kommt primär die Orographie nördlich von Ludwigshafen in Frage, wo die Hügel auf bis zu 2 m über dem See ansteigen (Mühleisen 1977). Zenger et al. (199) untersuchten das Windfeld auf dem Überlinger See mit Hilfe einer Boje, die von 1986 an in dessen Mitte verankert war. Dabei verglichen sie exemplarisch für drei Windereignisse die Messwerte der Boje mit denen der Wetterwarte Konstanz und entwickelten eine analytische Methode, um über das Prandtlsche Geschwindigkeitsprofil die Geschwindigkeiten an der Landstation auf die Bedingungen der Seestation zu transformieren. Es zeigte sich, dass dieses Verfahren für Winde aus Nordost gut funktionierte, während die errechneten Geschwindigkeiten der Seestation bei südwestlicher Anströmung durchweg höher waren als die gemessenen. Als Grund für dieses Phänomen kommt nur eine starke Abschattung des Überlinger Sees durch den steil ansteigenden Bodanrück in Frage. Am Nordufer steigt das Gelände zwar auch an, aber deutlich sanfter als an der Südseite, so dass die Abschattung bei Nordostwind nur sehr schwach ausfällt. Es ergab sich außerdem eine gute Korrelation der Windrichtungen an der Land- und Seestation, wobei die Winde über dem Überlinger See in Richtung der Seeachse um etwa 2 kanalisiert werden (Zenger et al. 199). Im Jahr 21 fand am Bodensee eine großangelegte Messkampagne unter Beteiligung des Instituts für Wasserbau der Universität Stuttgart und des Centre of Water Research der Universität von West- Australien statt. Dabei sollten die räumlich-zeitlichen Variationen der Windkräfte und die Reaktionen interner Wellenbewegungen im Bodensee analysiert werden. Ein System aus acht temporären Bojen maß im 1-Sekunden-Takt das vertikale Temperaturprofil bis in Tiefen von 1 m und gleichzeitig an der Oberfläche die meteorologischen Parameter (Appt et al. 22). Im Rahmen dieser Messkampagne fand Wagner (23) im Rahmen seiner Diplomarbeit mithilfe statistischer Methoden heraus, dass es am Bodensee zwei ausgeprägte Hauptwindrichtungen gibt. Zyklonale Wetterlagen bringen meist Südwest- oder Westwind mit sich, während bei Bise Richtungen um Nordost gemessen werden. Eine Besonderheit des östlichen Bodensees ist die föhnbedingte dritte Hauptwindrichtung Süd. Wagner (23) untersuchte außerdem den Zusammenhang der Messwerte an den Landstationen mit denen der temporären Messpunkte auf dem Wasser. Auch Wagner verwendet die von der Norm abweichende Grenze von 5,5 ms -1 für Starkwind. Bei Wind aus dem SW-W-Sektor lassen sich demnach die Windverhältnisse an fast allen Seestationen mithilfe linearer Regression aus den Werten der Station Friedrichshafen berechnen. Bei Nordostwind repräsentiert die Landstation Güttingen in analoger Weise das Windfeld über dem See am besten. Diese Beobachtungen legen die Vermutung nahe, dass die Abweichung vom Wind über der freien Wasseroberfläche am stromab gelegenen Ufer geringer ist als am stromauf gelegenen. Einen markanten Widerspruch gibt es zwischen den Autoren Mühleisen (1977) und Wagner (23). So zeigte Mühleisen, dass der Wind auf dem offenen See grundsätzlich stärker weht als am Ufer. Demnach ist die Windgeschwindigkeit auch auf der stromab gelegenen Seeseite niedriger als auf dem See. Wagner hingegen ermittelte, dass Winde aus Südwest bis West am Nordufer zu höheren Werten führen als auf dem See und analog Nordostwinde am Südufer im Vergleich zur Seemitte höhere Geschwindigkeiten liefern, indem bei vielen SW-W-Ereignissen die Geschwindigkeit an den am Nordufer gelegenen Stationen Friedrichshafen und Lindau größer war als auf dem offenen See. 15

30 Gleichwohl liegt die Windstärke an Land und über dem Wasser im Allgemeinen in der gleichen Größenordnung. Dieser Widerspruch ist bislang mangels Messungen nicht aufgelöst worden, reibungstheoretische Überlegungen stützen aber Wagners These. Alle diese Arbeiten haben gemein, dass sie sich auf eine verhältnismäßig kurze Zeitperiode stützen. Den längsten Zeitraum benutzen dabei Huss et al. (197) mit drei Jahren, während es bei Mühleisen (1977) und Wagner (23) nur ein Jahr war. Zenger et al. (199) werteten exemplarisch lediglich drei Starkwindereignisse aus. Bislang hat keine Publikation Bezug auf den Sturmwarndienst genommen. Demzufolge wurde die Güte der offiziellen Warnungen vor Windereignissen noch nicht untersucht und die Ursachen für systematische Fehler des Warndienstes nicht analysiert. Die vorliegende Arbeit bezieht sich auf eine Periode von fünf Jahren, und untersucht damit einen deutlich längeren Zeitraum als die vorherigen Forschungsarbeiten. Eine Analyse einer ausreichend langen Zeitreihe, um zufällige Effekte besser von überzufälligen abgrenzen zu können, fehlt bisher. Zudem lag das Hauptaugenmerk der früheren Analysen immer auf dem 1-Minuten-Mittel der Windgeschwindigkeit. Da über dem Bodensee aber nur in den seltensten Fällen von der mittleren Windstärke Gefahr ausgeht sondern vielmehr von den Böenspitzen, wird diesen hier erstmals der Vortritt gewährt. Auch ist bisher nie das Kollektiv der Starkwinde entsprechend der gängigen Definition (Bft 6 und 7) so detailliert untersucht worden wie im Rahmen dieser Arbeit, wobei zusätzlich die gesonderte Behandlung der Stürme (ab Bft 8) neue Erkenntnisse verspricht. Weitere spezifische Fragestellungen sind die Windzunahme im Obersee von West nach Ost, die in der Literatur zwar erwähnt, aber nicht näher untersucht worden ist, das Verhalten des Windfeldes im Untersee mit der Station Steckborn und die Bedeutung von Gewittern als Quelle von starken Winden. Lücken im bisherigen Forschungsstand bestehen bezüglich einer fundierten Kenntnis der Windbedingungen am Bodensee sowie der Prognosegüten des Sturmwarndienstes Bodensee. Diese zu schließen, hat die vorliegende Arbeit zum Ziel. 16

31 3 Geographie und Klima der Bodenseeregion 3.1 Geographie Geographische Daten Der Bodensee ist der drittgrößte See Europas. Seine mittlere Gesamtoberfläche beträgt rund 534 km², wovon der Obersee 472 km² einnimmt. Das oberirdische Einzugsgebiet des Bodensees schließt 1.93 km² ein. Bei einer maximalen Tiefe von 254 m liegt die mittlere Höhe des Wasserspiegels im Obersee bei 395,27 m ü. NN. Da der Abfluss des Sees nicht staugeregelt wird, schwankt der Wasserstand zwischen einem schmelzwasserbedingten Frühsommermaximum und einem Minimum im Spätwinter um durchschnittlich 1,92 m. Das Ufer des Bodensees ist 273 km lang, wovon 173 km zu Deutschland gehören, 72 km zur Schweiz und 28 km zu Österreich. Die maximale Breite beträgt 13 km und die längste Ausdehnung 63 km. Der über das Jahr gemittelte Zufluss liegt bei 372 m³s -1, wovon 23 m³s -1 auf den Alpenrhein entfallen. Ungleich weniger bedeutend ist die Bregenzerach (46,8 m³s -1 ), der zweitgrößte Zufluss des Bodensees. Der Abfluss erfolgt ausschließlich über den Hochrhein. Aufgrund seiner Größe reagiert der Bodensee auf Hochwasserereignisse nur langsam. In Extremfällen fließen bis zu 35 m³s -1 in den See ein, während ihn wegen der Beschaffenheit des Ausflusses in den Hochrhein höchstens 13 m³s -1 verlassen können. Falls ein solches Hochwasserereignis zu lange andauert, weicht der See ab einem Wasserstand von 397 m.ü.nn auf seine Überflutungsflächen aus. Von den vier Bodenseeinseln ist Reichenau mit 4,28 km² die größte, gefolgt von Lindau mit,53 km² und der Blumeninsel Mainau, die eine Fläche von,44 km² hat. Die Konstanzer Insel ist mit,2 km² am kleinsten (IGKB 24, Ostendorp et al. 27). Abb. 3.1 zeigt eine Karte des Gewässernetzes, das den Bodensee speist. Das Tiefenprofil des Sees ist durch unterschiedliche Schattierung wiedergegeben. Abb. 3.1: Der Bodensee und seine Zuflüsse. Quelle: IGKB 24 17

32 3.1.2 Die Entstehung des Bodenseegebietes Das Windfeld über dem Bodensee weist sehr große lokale Unterschiede auf. Diese sind der komplexen Topographie geschuldet, die eine Vielzahl von Abschattungseffekten einerseits und Kanalisierungseffekten andererseits induziert. In der Folge können Windmessungen an verschiedenen Stellen der Uferlinie bei bestimmten Anströmungsrichtungen erheblich voneinander abweichen, wie in dieser Arbeit gezeigt wird. Da der orographischen Beschaffenheit des Bodenseebeckens also eine solch zentrale Bedeutung zukommt, soll sein Entstehungsprozess in diesem Abschnitt kurz skizziert werden. Als sich die Alpen auffalteten, entstand im Raum des heutigen Oberschwabens als Ausgleichsbewegung ein Senkungstrog, der anschließend mit Abtragungsprodukten aufgeschüttet wurde. Im Süden bedeckten daraufhin glaziale Ablagerungen diese sogenannten Molasseschichten. Hier reicht das Altmoränenland (abgegrenzt durch die Moränen der Rißeiszeit) bis nördlich der Städte Biberach und Riedlingen. Das Jungmoränenland, also das während der Würmeiszeit überformte Gebiet, endet etwa auf der Linie Pfullendorf Bad Schussenried Isny (Sick 1993). Der Bodensee selbst erhielt seine heutige Form durch glaziale Prozesse. In seinem Becken sammelten sich in den Eiszeiten die durch das Alpenrheintal fließenden Gletscher. Am Ende der Glaziale führte der Eisstau dazu, dass sich der See bis in das Alpenrheintal hinein ausdehnte (Sick 1993). Das Talnetz in der Umgebung des Bodenseebeckens entstand im jüngsten Tertiär und befand sich damals noch ganz im Einzugsgebiet der Donau. Die ersten pleistozänen Eiszeiten nahmen zwar großen Einfluss auf das Relief, vermochten es aber anfangs nicht, die Wasserscheide zum Einzugsgebiet des Rheins hin zu überwinden. Der damalige Abfluss in Richtung des Schwarzen Meeres lag über dem heutigen Schussenbecken am Nordufer des Sees. Erst die Gletscher der Mindeleiszeit bewirkten, dass der Bodensee über das heutige Hochrheintal zur Nordsee entwässerte. Außerdem schürften sie das charakteristische Zungenbecken aus, wenn es auch damals noch eine andere Form hatte und nach Norden bis ins Federseegebiet hinein reichte. Sein tiefster Punkt befand sich bereits wie heute im mittleren Obersee. Die Risseiszeit schuf anschließend im Wesentlichen die derzeitige Form des Sees, die von der darauffolgenden Würmeiszeit nicht mehr grundlegend modifiziert wurde (Habbe 22). An den Rändern der Gletscher zweigten an einigen Stellen Zungen ab, die die heutigen Nebenbecken des Bodensees ausschürften. Die beiden größten heißen Überlinger See und Untersee, während der Hauptteil des Sees Obersee genannt wird. Ein drittes großes Nebenbecken im Bereich der Schussenmündung ist im Spätpleistozän verschüttet worden (Borcherdt 1991). Die Entwicklung hin zum Bodensee in seiner heutigen Form ist in Abb. 3.2 anschaulich dargestellt. Der Bodensee ist aufgrund seiner Lage Rückhaltebecken für die Hochgebirgssedimente aus dem Alpenrhein. Dies ist der Grund dafür, dass der Rheinfall bei Schaffhausen bis heute erhalten geblieben ist. Wäre nämlich das Geröll aus den Alpen bis in den Hochrhein gelangt, hätte seine starke Erosionswirkung den Wasserfall mittlerweile weitgehend zerstört (Habbe 22). 18

33 Abb. 3.2: Die Entstehung des Bodensees vom frühen Eiszeitalter bis heute. Quelle: IGKB 24 Eine Besonderheit des westlich vom Bodensee gelegenen Hegaus sind dessen markant aufstehende Vulkankegel. Ihre Form erhielten sie dadurch, dass die westliche Zunge des Rheingletschers die relativ weichen Molasseschichten erodierte und die vulkanischen Gesteine aufgrund ihrer Härte dabei erhalten blieben (Eberle et al. 27). Von der glazialen Formung des Bodenseegebietes zeugen ebenfalls die im Jungmoränenland vielerorts auftretenden Drumlins. Dies sind stromlinienförmige Rücken, die durch die Akkumulation von Lockermaterial unter dem fließenden Gletscher entstehen. Drumlins sind nahezu auf dem gesamten Bodanrück, das den Überlinger See vom Untersee trennt, aber auch nördlich des Bodensees reichlich vorhanden (siehe Abb. 3.3) (Eberle et al. 27, Baumhauer 26). Obwohl die Gletscher damit für Relief und Tiefe des Bodensees verantwortlich sind, war die Formung des Beckens bereits präglazial initiiert worden. Sowohl tektonische Bruchlinien als auch Flussläufe hatten das Relief vorgeprägt (Sick 1993). 19

34 Abb. 3.3: Gletschervorstöße in der Mindel-, Riss- und Würmeiszeit, sowie Lage der Drumlinfelder. Quelle: Eberle et al Klima Klima allgemein Der Raum Bodensee-Oberschwaben liegt in der Zone, wo der überwiegend maritim geprägte Westteil Mitteleuropas in den kontinentaleren Ostteil übergeht (Sick 1993). Die warm-gemäßigte humide Klimazone Cfb nach Köppen-Geiger ist für ganz Mitteleuropa charakteristisch und beschreibt somit auch die klimatischen Verhältnisse in der Bodenseeregion. Es wechseln sich milde, feuchte Westwetterlagen mit Kaltluftzufuhr aus den polaren Breiten, Advektion von kontinental geprägten Luftmassen aus dem Osten und von warmer bis heißer Subtropikluft aus dem Mittelmeerraum ab. Hierbei sind die Westwetterlagen klar dominierend. Das ausgeprägte alpine Relief hat allerdings eine kleinräumige Gliederung des Wettergeschehens und dementsprechend Variationen auf kleinen räumlichen wie zeitlichen Skalen zur Folge (Sick 1993, Ostendorp et al. 27). Insbesondere sind den Großwetterlagen die kleinerskaligen Phänomene Föhn und Land-See-Wind überlagert, die in dieser Arbeit an späterer Stelle behandelt werden. Die Höhe über dem Meer und die Entfernung vom Bodensee sind die zwei Faktoren, die das Klima der Region differenzieren. So zeichnet sich das höher gelegene Oberschwaben durch kalte, schneereiche Winter aus, während die Wärmespeicherwirkung des Bodensees Schnee in Seenähe zur Seltenheit macht. Hier liegt die Mitteltemperatur im Januar zwischen -1 C und C. Im Juli werden 18 C bis 19 C und im Jahresmittel 7 C bis 9 C erreicht. Im Vergleich dazu liegt das Januarmittel für Oberschwaben zwischen -3 C und -2 C, während im Juli die Mitteltemperatur nur 16 C bis 17 C beträgt. Das Jahresmittel liegt bei 6 C bis 8 C. Am Oberrhein liegt die Jahresmitteltemperatur bei über 1 C und damit noch 1 C - 3 C höher als am Bodensee. Abb. 3.4 zeigt das Klimadiagramm von Konstanz für das 3-jährige Mittel von 1961 bis 199. Der Bodensee wirkt zwar im Winter als effektiver Wärmespeicher, im Sommer dagegen ist sein mäßigender Einfluss auf die Lufttemperatur gering. Als Ursache dafür gilt, dass das Seewasser im Gegensatz zu den Meeren einer nur unbedeutenden windgetriebenen Durchmischung ausgesetzt ist, wodurch sich im Sommer eine stabile Schichtung mit warmem Wasser an der Oberfläche ausbilden 2

35 kann. Hinzu kommt verstärkend, dass der See wegen seiner niedrigen Albedo starke Strahlungsgewinne im Vergleich zu Landoberflächen verzeichnet, die vor allem die obere Wasserschicht und damit auch die bodennahe Luft erwärmen (Sick 1993, Hendl 22, Regionalverband Hochrhein-Bodensee 27). Abb. 3.4: Klimadiagramm für Konstanz im Mittel der Jahre Quelle: IGKB 24 Im Gegensatz zu nahe gelegenen Gebieten wie Oberschwaben oder dem Schwarzwald zeichnet sich das Bodenseebecken daher durch seine ausgesprochene Klimagunst aus. Diese ermöglicht den Anbau von wärmeliebenden Kulturen wie Wein, Hopfen und Obst. Borcherdt teilt das Klima Baden-Württembergs in zehn Klimaklassen ein, wobei seine Kriterien die Anzahl der Tage mit einer Temperatur von mindestens 1 C und die Niederschlagssumme in der Vegetationsperiode sind. Das Bodenseebecken fällt in den Typ 2 ( warm mit ausreichenden Niederschlägen in der Vegetationsperiode ) und wird in seiner Klimagunst nur noch vom Oberrheinischen Tiefland und der Bergstraße (Typ 1) übertroffen. Es verwundert daher nicht, dass im Bodenseebecken auch die durchschnittliche Zahl der Frosttage niedrig ist und mit 8-12 zwischen dem Wert für die Oberrheinebene (unter 8 Tage) und dem für Oberschwaben (1-14 Tage) liegt (Borcherdt 1991, Regionalverband Hochrhein-Bodensee 27). Beim Blick auf Abb. 3.5, die den mittleren Beginn der Apfelblüte im Gebiet zwischen Bodensee und Oberrhein wiedergibt, wird klar, dass sich das Bodenseebecken hinsichtlich seiner Klimagunst durch eine ausgesprochene Insellage auszeichnet. Abb. 3.5: Mittlerer Beginn der Apfelblüte. Quelle: Gebhardt 28 21

36 Die Niederschlagssummen im Bodenseebecken lassen sich zonal gliedern. Während im Landkreis Konstanz aufgrund von Leeeffekten bei der Überströmung des Schwarzwaldes nur durchschnittlich 8 mm (siehe Abb. 3.6) fallen, werden im vom Alpenstau beeinflussten Ostteil des Sees 138 mm (Wert für Bregenz) erreicht. Dieser ist allerdings immer noch deutlich kleiner als das orographisch induzierte regionale Maximum von 216 mm in den Gipfellagen des Hochschwarzwaldes (Regionalverband Hochrhein-Bodensee 27, Gebhardt 28, Internationale Bodenseekonferenz o.j., IGKB 24). Abb. 3.6: Niederschlagshöhen am Bodensee über die Jahre gemittelt. Quelle: Internationale Bodenseekonferenz (o.j.) Im Bodenseegebiet lassen sich folgende Klimatendenzen beobachten: Zwischen 188 und 1997 nahm die Jahrestemperatur an der Station Romanshorn um 1,5 C zu. Ein ähnliches Bild ergibt sich bei Betrachtung der Abb. 3.7 für Bregenz. In der Folge ist die mittlere Schneedeckendauer zwischen den Wintern 1951/52 und 1995/96 im Bodenseegebiet um bis zu 4% gesunken (IGKB 24). Eine Auswertung der Niederschlagsreihen von 1895 bis 1994 ergab außerdem, dass die Niederschläge in ganz Baden-Württemberg, aber in besonderem Maße in der Bodenseeregion markant zugenommen haben. Im Westteil des Bodensees beträgt die Differenz der Jahresniederschläge in diesem Zeitraum 1 mm, während sie im Ostteil sogar 14 mm erreicht (Sánchez et al. 1998). Abb. 3.7: Verlauf der mittleren Jahrestemperatur in Bregenz. Quelle: IGKB 24 22

37 Eine Besonderheit der Bodenseeregion ist die schlechte Durchlüftung, die häufig zu ausgeprägten Inversionswetterlagen mit Nebel und Hochnebel führt. Besonders im Herbst und Winter sorgen nächtliche Ausstrahlung und Abfließen der so entstandenen Kaltluft aus den Hochlagen ins Bodenseebecken für Kaltluftkörper, die mehrere Tage Bestand haben können (Regionalverband Hochrhein-Bodensee 27) Bise In diesem Unterkapitel wird auf die sogenannten Bisewinde eingegangen, denen über dem Bodensee eine große Bedeutung zukommt. Bildet sich über Großbritannien oder der Nordsee ein starkes Hochdruckgebiet bei gleichzeitig vorhandenem Tief über Italien aus, so liegt der Bodensee im Bereich nordöstlicher Anströmung. Die Polarfront verläuft dabei über Skandinavien und ihre Störungen beeinflussen Süddeutschland nicht. Dadurch, dass die Alpen im Süden und der schweizerische Jura im Südwesten hohe Barrieren für den Wind darstellen, ist das Schweizer Mittelland seine einzige Möglichkeit, bodennah weiter in Richtung Süden zu gelangen. Die zwangsläufige Verengung des Strömungsquerschnitts führt zur starken Beschleunigung der Luftmassen, so dass am Bodensee häufig die Warnschwelle von 25 kn erreicht wird. Insbesondere kann in manchen Fällen sogar die Stärke des Geostrophischen Windes übertroffen werden. Die Beschleunigung der Luft setzt sich vom Bodensee zum Genfer See hin fort, wo schon Höchstwerte von mehr als 5 kn registriert wurden. Im Sommer zeichnet sich die bei Biselagen einströmende Luft durch Trockenheit aus, dementsprechend ist es meist heiter oder sogar wolkenlos. In den Wintermonaten dagegen sind es deutlich feuchtere Luftmassen, die aus dem Nordosten advehiert werden. Diese haben eine vertikale Mächtigkeit von 5 bis 2 Metern und werden von der darüber liegenden trocken-warmen Luft, die beim antizyklonal bedingten Absinken entstanden ist, durch eine Inversionsschicht abgegrenzt. Dort kann sich eine den ganzen Tag über persistente Stratusdecke ausbilden (MeteoSchweiz et al. o.j., Wagner 23) Föhn Föhndurchbrüche weisen als lokale Wetterphänomene eine sehr große Variabilität auf kleiner räumlicher Skala auf. Daher ist es unerlässlich, ihr Verhalten im Bodenseebecken gesondert zu betrachten. Bis in die 197er-Jahre hinein war noch so wenig Wissen über die lokalen Ausprägungen des Föhns vorhanden, dass der Sturmwarndienst Bodensee keine Warnungen vor föhninduzierten Starkwinden im östlichen Bodensee erstellen konnte. Daher riefen deutsche und schweizerische Forscher 1971 das Projekt Föhnuntersuchung für das östliche Bodenseegebiet ins Leben, im Rahmen dessen über 1 Föhnereignisse gesammelt und besonders interessante Fälle detailliert analysiert wurden. Daraus ging Mitte der 198-Jahre die Arbeitsgemeinschaft Föhnforschung Rheintal-Bodensee (AGF) hervor, die bis heute aktiv ist (Burri et al. 1999). Die Ergebnisse einiger dieser Föhnstudien werden im Folgenden zusammengefasst. Waibel (1984) untersuchte die durchschnittliche monatliche Föhnhäufigkeit im Zeitraum 1969 bis 1979 an den Bodenseestationen Rohrspitz, Friedrichshafen und Konstanz, sowie zum Vergleich unter anderem in Altdorf im schweizerischen Kanton Uri. Die letztgenannte Station liegt dort, wo das Reusstal die Zentralalpen nach Norden hin verlässt, so dass aufgrund dieser Lage mit hohen Föhnhäufigkeiten zu rechnen ist. Die mittlere Jahressumme der Föhntage beträgt in Altdorf 55, gegenüber nur 15 in Rohrspitz, 2,5 in Friedrichshafen und,5 in Konstanz. Es fällt sowohl in Altdorf als auch in Rohrspitz auf, dass die 23

38 Föhnhäufigkeit einem klaren Jahresgang unterworfen ist. So werden in Altdorf im Mai mit einem Wert von über 7 die meisten Föhnereignisse registriert, während es im Juli im Mittel lediglich einen Föhntag gibt. Im Juni und August werden ca. 3 Tage registriert. Auch die Monate Januar bis März sind mit jeweils etwas mehr als 6 Tagen föhnreich, wohingegen in den übrigen Monaten 5 Tage nicht überschritten werden (siehe Abb. 3.8). In Rohrspitz folgt der Jahresgang dem gleichen Prinzip, wobei die relativen Unterschiede zwischen den Monaten noch ausgeprägter sind. Dies wird am besten bei Betrachtung des rechten Diagramms in Abb. 3.8 deutlich, das den Quotienten aus Föhntagen im Monat und Jahressumme zeigt. Das absolute Maximum von ungefähr 2,5 Tagen wird ebenfalls im Mai erreicht, die Monate Januar bis März weisen knapp 2 Föhntage auf, genauso wie der November. Im Juli gab es überhaupt kein Föhnereignis und auch im Juni und August wird der Wert,5 nicht überschritten (siehe Abb. 3.8) (Waibel 1984). Abb. 3.8: Links: Jahresgang der mittleren monatlichen Anzahl der Föhntage in Altdorf (weiß), Rohrspitz (schwarz) und Friedrichshafen (gestrichelt) im Zeitraum bis Quelle: Waibel Rechts: Jahresgang der relativen monatlichen Föhnhäufigkeiten in Prozent der Jahressumme in Altdorf (weiß), Rohrspitz (schwarz) und Friedrichshafen (gestrichelt) im Zeitraum bis Quelle: Waibel 1984 Aufgrund der extrem geringen Jahressumme der Föhntage fehlt dem Jahresgang an den Stationen Friedrichshafen und Konstanz die statistische Signifikanz. Dennoch gibt es auch hier ein Maximum im Frühling und ein Minimum im Sommer, wobei Konstanz (nicht in der Abbildung dargestellt) noch ein zweites Maximum im Winter aufweist (Waibel 1984). Interessant ist neben der Zahl der Föhntage die der Föhnvorstöße. Der Unterschied zwischen diesen Größen ergibt sich aus dem Umstand, dass manche Vorstöße über Mitternacht hinweg andauern und deshalb als zwei Föhntage verbucht werden, während es aufgrund von Föhnpausen manchmal auch mehrere Vorstöße an einem Tag gibt. In Altdorf erreicht der Quotient aus Anzahl der Föhnvorstöße zu Anzahl der Föhntage ein absolutes Minimum von,7 im April, d.h. viele Föhnvorstöße erstreckten sich über mehr als einen Tag. Im Juli wird der Quotient mit 1,3 maximal, wobei er sonst nur im Juni den Wert 1 überschreitet. Bemerkenswerterweise ist dieser Jahresgang in Rohrspitz grundlegend anders: Nur im April und Juni liegt das Verhältnis unter 1, es ereignen sich in den übrigen Monaten also im Mittel häufiger mehrere Föhnvorstöße an einem Tag als Föhnereignisse, die über Mitternacht hinweg andauern. Der Quotient erreicht sein absolutes Maximum im November mit einem Wert von 1,95. Es ist allerdings zu beachten, dass die Ergebnisse von Rohrspitz und in besonderem Maße Friedrichshafen und Konstanz aufgrund der niedrigen Zahl der Föhntage statistisch nicht signifikant sind (Waibel 1984). Im Hinblick auf die Erstellung von Starkwind- und Sturmwarnungen ist auch die Länge der Föhnereignisse relevant. Während ein Föhntag in Altdorf im Jahresmittel 9 Stunden und 35 Minuten lang dauert, ergeben sich für Rohrspitz 4 Stunden und 53 Minuten und für Friedrichshafen 4 24

39 Stunden und 6 Minuten. Hier sticht der geringe Unterschied zwischen den beiden Bodenseestationen ins Auge. Waibel erklärt dieses Ergebnis damit, dass es nur den stärksten Föhnstürmen gelingt, bis ans Nordufer vorzustoßen, und sich diese naturgemäß auch durch die längste Dauer auszeichnen. Am längsten halten in Rohrspitz die Föhnereignisse im Frühjahr an (5 Stunden und 4 Minuten), während das Minimum in den Sommermonaten liegt (4 Stunden und 19 Minuten). 49,7% aller Föhnvorstöße in Rohrspitz während des zehnjährigen Untersuchungszeitraums hatten eine Dauer von höchstens 2 Stunden (Waibel 1984). Für den Zeitpunkt des Beginns der Föhndurchbrüche ist im mittleren Tagesgang von Rohrspitz keine bevorzugte Uhrzeit zu erkennen, wohingegen das Ende deutlich häufiger in den frühen Morgenstunden liegt als in der Mittagszeit (Waibel 1984). Aus Abb. 3.9 ist ersichtlich, dass die Föhnhäufigkeit im Bodenseebecken von Ost nach West abnimmt. Für das Zustandekommen der seltenen Föhndurchbrüche im mittleren und westlichen Bodensee gibt es zwei Theorien. Abb. 3.9: Föhnhäufigkeit über dem Bodensee und im Mündungsgebiet des Alpenrheins in Stunden/Jahr über den Zeitraum Mai 1973 bis April 1975 gemittelt. Quelle: Mühleisen 1977 Laut Peppler begünstigt der Bodensee durch seine Funktion als Wärmereservoir die Ausbreitung des Föhns. In den Jahreszeiten, während derer der See wärmer ist als die darüber liegende Luft, wird die Kaltluftschicht, die im Alpenvorland den Föhndurchbruch bis zum Boden hemmt, über dem Wasser erwärmt. Dadurch nimmt ihre Dicke ab oder sie löst sich sogar ganz auf und der Föhn kann sich leichter ausbreiten als über Land. Dieser Effekt wird durch die im Vergleich zu Landoberflächen kleine Rauhigkeit des Wassers noch verstärkt. Außerdem wird die Föhnströmung, die aus dem Rheintal austritt, nach Westen hin gebeugt, wodurch sie auch auf westlichere Gebiete des Bodensees übergreifen kann (Peppler 1926, Waibel und Gutermann 1976). Huss dagegen unterscheidet im Bodenseegebiet zwischen dem Rheintalföhn, der vornehmlich den Ostteil des Sees betrifft, und dem Appenzeller Föhn, dessen Ursprung die Rorschacher Voralpenberge sind. Die Föhnereignisse westlich von Friedrichshafen lassen sich demzufolge nicht mit einem Übergreifen des Rheintalföhns begründen. Während der Appenzeller Föhn auf der schweizerischen Seeseite recht häufig ist, gelingt es ihm allerdings nur selten, bis an das deutsche Ufer vorzudringen. In Friedrichshafen treten beide Föhnarten auf, wobei der Rheintalföhn überwiegt (Huss 1975, Waibel und Gutermann 1976). Im Ostteil des Sees nimmt die Station Lindau eine Sonderstellung ein. Obwohl sie recht genau auf 25

40 der weitergedachten Linie des Rheintals liegt, wird hier oft kein kontinuierlicher Föhn beobachtet, sondern es ereignen sich stattdessen zahlreiche Föhnpausen. Peppler macht dafür eine ständige Kaltluftzufuhr ins Bodenseebecken verantwortlich, die den Föhn in unregelmäßigen Abständen vom Boden abheben lässt (Peppler 1926). Im Folgenden sollen exemplarisch zwei bemerkenswerte Föhnereignisse über dem Bodensee dargestellt werden. Am 8. Dezember 26 ereignete sich über dem Bodensee ein außergewöhnlicher Föhndurchbruch, den die Autoren Hächler et al. (211) eingehend analysiert haben. Die Besonderheit bestand im auffallend weiten Vordringen des Föhns nach Norden. Im Zusammenhang mit Kaltluftausbrüchen westlich von Grönland entstanden über dem Atlantik Langwellentröge, die in Mitteleuropa eine südwestliche Strömung mit starker Warmluftadvektion zur Folge hatten. Zwischen Island und den Britischen Inseln lag das Gebiet größter barokliner Instabilität, was dort die Bildung einer intensiven Zyklone ermöglichte. Ihr Kerndruck betrug am weniger als 955 hpa. Dem zugehörigen Trog gelang es am , auf mitteleuropäisches Gebiet überzugreifen. Einen Tag später lag der Tiefdruckkern, der sich infolge der okkludierten Fronten bereits wieder auffüllte, über der nördlichen Nordsee und über den Beneluxländern bildete sich ein Teiltief aus. Dieses ist als direkter Auslöser für den Föhnfall anzusehen. Seine Kaltfront drang im Zeitraum von 6 UTC bis 12 UTC von der Westküste Frankreichs bis zu einer Linie Benelux-Ostspanien vor und wurde anschließend im Zuge einer Wellenbildung im Gebiet über Südfrankreich gebremst. Vor der Front lässt sich in Karten der äquivalent-potentiellen Temperatur in 7 hpa und 85 hpa über Mitteleuropa eine markante Warmluftzunge erkennen, während die Luft im Südstau der Alpen potentiell kälter war, so dass sich zwischen Alpensüd- und Alpennordseite ein großer hydrostatischer Druckgradient ergab. Zentrale Bedeutung kommt einem schwachen Randtief im Bodenseeraum zu, das abweichend von der gewöhnlichen Zugbahn nicht am Alpenrand entlang sondern weiter nördlich vom Schwarzwald über den Bodensee zum Allgäu wanderte. In der Folge dehnte sich die Zone des hohen meridionalen Druckgradienten weiter als üblich nach Norden aus (um 12 UTC bis zum östlichen Bodensee), so dass der Föhn sein Geschwindigkeitsmaximum über dem Bodensee erreichte (Windspitze in Altenrhein: 12,6 km/h) und auch auf das Gebiet nördlich des Sees übergreifen konnte. Es wurden äußerst milde Temperaturen von bis zu 2 C erreicht. Um 18 UTC erreichte die Kaltfront schließlich die Westalpen und beendete durch den von ihr induzierten Druckanstieg auf der Alpennordseite den Föhndurchbruch. Ein weiterer interessanter Föhnsturm über dem Bodensee entwickelte sich am 13. Februar Mitteleuropa lag am 12. Februar noch auf der Vorderseite einer ausgedehnten Antizyklone und es war deshalb mit Nordwestwind und Stauniederschlag am Alpenrand zu rechnen. Gleichzeitig bildete sich aber nahe Island ein Wellentief, das im Tagesverlauf des unter starker Intensivierung bis Nordfrankreich zog. Seine Warmfront bewirkte schließlich, dass die Druckdifferenz zwischen südlichem und nördlichem Alpenrand auf bis zu 1 hpa zunahm. In der Folge kam es zu einem Föhnsturm, der jedoch zunächst nur die Schicht bis etwa 2 m Höhe erfasste und sich im weiteren Verlauf bis auf 35 m ausdehnen konnte. Darüber herrschte weiterhin die prognostizierte Nordwestströmung und die Warmfront der Zyklone brachte den Westalpen ergiebigen Schneefall. Im Alpenrheintal wurde eine Windgeschwindigkeit von über 4 kn gemessen und die relative Luftfeuchte sank auf 3%. Aufgrund dieser Stärke schaffte es der Föhnsturm, auf den östlichen Bodensee überzugreifen und auch Lindau kräftigen Südwind zu bringen. Die Kaltfront hatte durch den von ihr hervorgerufenen Druckanstieg schließlich zur Folge, dass der Föhn in Lindau am Nachmittag des wieder zusammenbrach. Bemerkenswert war insbesondere, dass die Wolkendecke aufgrund der Warmfront, die in großen Höhen südostwärts zog, während des gesamten Föhnsturms geschlossen war und es in der Westschweiz sogar zu Niederschlägen kam. Außerdem blieb der übliche Stauregen an der 26

41 Alpensüdseite weitgehend aus. Wie dieses zweite Beispiel eindrucksvoll zeigt, kann es auch während solcher Wetterlagen zu Föhn kommen, die nicht die in Kap beschriebenen Voraussetzungen für einen Föhndurchbruch erfüllen (Güller 1977). Mit den Ergebnissen der bisher durchgeführten Föhnstudien, von denen hier auf einige exemplarisch eingegangen wurde, lassen sich drei Föhnarten definieren. Bei präfrontalen Föhnlagen herrscht eine großräumige Westströmung, mit der Tiefdruckgebiete herangeführt werden. Da der transalpine Druckgradient im Allgemeinen erst kurz vor dem Durchzug der Kaltfront für einen Föhndurchbruch ausreicht, ist dieser von kurzer Dauer und kann nicht auf das Alpenvorland übergreifen. Selten tritt Föhn auch vor Warmfronten auf, was meist durch eine hebungsbedingte geschlossene Wolkendecke gekennzeichnet ist. Der Föhnfall vom 13. Februar 1976 (s.o.) gehört in diese Klasse. Von längerer Dauer sind dagegen Föhnereignisse, die von einem quasistationären Trog über Westeuropa begleitet werden. Erst wenn sich dieser Trog weiter nach Osten verlagert, kann die Kaltfront des dazugehörigen Bodentiefs den Föhn beenden. Der Föhn kann jedoch auch dann zusammenbrechen, wenn sich ein Teil des Höhentroges abschnürt und der so entstandene Kaltlufttropfen in Richtung des östlichen Mittelmeeres abwandert. In den Alpentälern wird in diesem Fall ohne Frontdurchzug eine Drehung des Bodenwindes auf Nord festgestellt (Burri et al. 1999). Tab. 3.1 stellt abschließend die Kriterien dar, die die Arbeitsgemeinschaft Föhnforschung Rheintal- Bodensee (AGF) entwickelt hat, um im Detail entscheiden zu können, wann es sich um ein Föhnereignis handelt. Um der Tatsache Rechnung zu tragen, dass der Föhn im Allgemeinen nur in abgeschwächter Form auf das Alpenvorland übergreift, wurden für das Flachland weniger strenge Grenzwerte gewählt als für die Alpentäler. Im Bodenseebecken, das dem Flachland zugerechnet wird, muss der Wind in jedem Fall aus dem Sektor SW-S-E wehen, damit von Föhn gesprochen werden kann. Zusätzlich gibt es vier weitere Kriterien, die Windstärke, Böenspitze, Temperaturänderung und Luftfeuchtigkeit betreffen und von denen beim Föhneinsatz mindestens drei erfüllt sein müssen (siehe Tab. 3.1). Das Föhnende zeichnet sich dadurch aus, dass entweder die Windrichtung den Sektor SW-S-E verlässt oder sowohl mittlere Windstärke als auch Böenspitze ihre Grenzwerte unterschreiten. Sämtliche Kriterien wurden auf empirischer Basis ermittelt (Burri et al. 1999). Tab. 3.1: Empirisch gewonnene Föhnkriterien für die Alpentäler und das Flachland. Quelle: Burri et al Land-See-Wind Simpson (1994) begründet den Effekt des Land-See-Windes mit der Entstehung eines thermischen Tiefdruckgebietes über dem Land an Strahlungstagen. Durch die solare Einstrahlung erwärmt sich der Boden stark, was zu Konvektion bis zu einer bestimmten Höhe führt. Da sich die Wasseroberfläche aufgrund der hohen spezifischen Wärmekapazität nur extrem langsam erwärmt, 27

42 bildet sich unterhalb dieser Höhe zwischen Land und See ein Druckgradient aus, der die Luft veranlasst, zum Ufer hin zu strömen. In der Höhe resultiert eine deutlich schwächere Ausgleichsströmung. Abb. 3.1 veranschaulicht diese Situation. In Strahlungsnächten kühlt sich die Landoberfläche stärker ab als das Wasser, wodurch sich eine entgegengesetzte Zirkulation ergibt. Der nächtliche Landwind ist allerdings grundsätzlich deutlich schwächer als der Seewind am Tage (Simpson 1994). Diese tägliche Oszillation ist also den unterschiedlichen Temperaturen der unteren Luftschicht geschuldet und wird deshalb auch thermische Welle genannt. Daneben gibt es in der Atmosphäre einen weiteren Effekt, der zu einer kurzperiodischen Druckschwankung führt. Wie im Ozean erzeugen Mond und Sonne in der Atmosphäre Tidenwellen mit halbtäglicher Periode, die messbare Störungen des Luftdrucks induzieren. Simpson (1994) sieht eine Analogie zwischen diesen beiden Oszillationen und fasst sie daher unter dem Begriff atmosphärische Gezeiten zusammen. Es muss betont werden, dass es ausschließlich auf die Temperaturdifferenz zwischen bodennaher Luft über Land und Wasser ankommt, während die Temperatur selbst keine Rolle spielt. Abb. 3.1: Entstehung einer Land-See-Wind-Zirkulation aufgrund des lokalen Druckgradienten. Quelle: Simpson 1994 An geraden Ufer- oder Küstenabschnitten beschreibt der Windvektor in Folge der Land-See-Wind- Zirkulation im Laufe von 24 Stunden eine Ellipse, wobei die Drehrichtung entgegen früheren Vermutungen sowohl antizyklonal als auch zyklonal sein kann. In Buchten oder bei stark konkaver Krümmung des Ufers müssen die Hodographen der gegenüberliegenden Uferabschnitte graphisch addiert werden, um den resultierenden Windrichtungsverlauf zu erhalten. Bei Messungen in Schottland stellte sich außerdem heraus, dass Berge in einer Entfernung von maximal 2 Kilometern den Land-See-Wind merklich beeinflussen können. Insbesondere vermögen sie, den Windvektor zu dem des Berg-Tal-Windes hin zu drehen, wie Abb zeigt (Simpson 1994). Ein ähnliches Prinzip ist analog auch für die Situation am Bodensee anzunehmen, wie weiter unten näher erläutert wird. Abb. 3.11: Einfluss der Orographie auf die Richtung der Land- und Seewinde. Quelle: Simpson

43 Die günstigsten Bedingungen für das Entstehen einer Land-See-Wind-Zirkulation sind bei windschwachen Hochdrucklagen gegeben. Bei zunehmendem großskaligen Wind nimmt die Wahrscheinlichkeit ab, dass sich See- oder Landwinde ausbilden. Um diese quantitativ abschätzen zu können, wird der Seewindindex definiert, der sich aus dem Quotienten von Trägheits- und Auftriebskraft herleiten lässt. Wenn U die Geschwindigkeit des großskaligen Windes und T die Differenz zwischen Landoberflächentemperatur und Oberflächentemperatur des Sees ist, so lautet 2 1 die Formel für den Seewindindex U ( T ) (Simpson 1994). Messungen haben für den nordöstlichen Teil des Eriesees in Nordamerika einen kritischen Wert von 3, ergeben. Bei einem größeren Seewindindex ist die Windgeschwindigkeit zu hoch und es kann kein Seewind entstehen (Simpson 1994 nach Biggs, Graves 1962). Da der Eriesee in diesem Bereich eine Breite von etwa 3 km hat, was in der Größenordnung des Bodensees liegt, kann der Wert möglicherweise in erster Näherung auch auf diesen angewendet werden. Bei Hochdruckwetterlagen ist das Einsetzen des Seewindes oft leicht zu erkennen. Die Konvergenz am Ufer hat Aufsteigen und bei ausreichend hohem Mischungsverhältnis auch die Bildung von Cumuluswolken zur Folge (Simpson 1994). Die Autoren Werner et al. (25) zeigen in ihrer Arbeit anhand von Messdaten, dass es auch über dem Bodensee eine Land-See-Wind-Zirkulation gibt. Da sie sich auf Windmessungen der Station Rohrspitz in Vorarlberg beschränken, kann aus den Ergebnissen allerdings nicht mit Sicherheit auf den ganzen Bodensee geschlossen werden. Grundsätzlich gilt, dass die Land-See-Wind-Zirkulation im Sommer stärker ausgeprägt ist als im Winter, weil dann die Temperaturunterschiede zwischen Land und See im Allgemeinen größer sind. An Schönwettertagen erfolgt in Rohrspitz zweimal täglich ein Windrichtungswechsel von etwa 14, wohingegen bei bedecktem Himmel der Tagesgang der Windrichtung deutlich schwächer ausgeprägt ist. Dem überwiegend glatten Verlauf der Richtung an Strahlungstagen steht ein stark oszillierender an wolkenreichen Tagen gegenüber. Gleichzeitig ist die relative Häufigkeit von hohen Windgeschwindigkeiten an bewölkten Tagen größer als an Strahlungstagen. So beträgt das mittlere Maximum am Mittag im ersten Fall 3,1 ms -1 und im zweiten nur 2,5 ms -1 (Werner et al. 25). Es ist hierbei zu beachten, dass das Maximum des Landwindes in Strahlungsnächten nur unwesentlich unter dem mittäglichen Maximum des Seewindes liegt, was den Beobachtungen von Simpson (1994) widerspricht. Des Weiteren kommt es im östlichsten Teil des Sees, zu dem Rohrspitz gehört, zu einer Interaktion des Land-See-Wind- und Hangwindsystems, wie oben bereits für eine Landspitze in Schottland beschrieben. So setzt morgens zuerst der Seewind ein, da sich die nach Westen ausgerichteten Berghänge erst später erwärmen. Mit der Zeit bildet sich dann auch der Hangwind aus, der den Seewind unterstützt und Seeluft bis in die Gipfelregionen verfrachtet. Diesem orographischen Einfluss ist auch die Abweichung des Windrichtungswechsels zwischen Tag und Nacht in Rohrspitz von den erwarteten 18 zuzuschreiben. In vielen Nächten entsteht außerdem ein kräftiger Kaltluftstrom im Alpenrheintal, der die Beobachtung von reinem Landwind unmöglich macht (Werner et al. 25). Obgleich die Land-See-Wind-Zirkulation also ein wichtiges Merkmal des Windfeldes über dem Bodensee ist, nimmt sie für den Sturmwarndienst aufgrund der niedrigen maximalen Geschwindigkeiten (s.o.) nur eine untergeordnete Stellung ein. 29

44 3.3 Klimatologie der Jahre 25 bis Temperatur Die Temperatur lag im Betrachtungszeitraum von 25 bis 29 überwiegend über dem 3-jährigen Mittel (Abb. 3.12). Zu kalt fielen nur der Januar 26 und 29, der Februar 25, 26 und 29, der August 26 und der September 27 und 28 aus. Außergewöhnlich warm waren dagegen der Januar 27, Juli 26, April 27, August 29 und September 26. Besonders hervorzuheben ist der Januar 27 mit einer extremen Abweichung von etwa +5 C, gleiches gilt für den Juni 26, der als markante Hitzeperiode in Erinnerung blieb. Bis April erweist sich 27 durchgehend als das wärmste Jahr, während der Herbstmonate und im Dezember nimmt 26 den ersten Rang ein T in C 1 5 Januar Februar März April Mai Juni Juli August September Oktober November Dezember -5 Monat T_25 T_26 T_27 T_28 T_29 T_mittel Abb. 3.12: Vergleich der Monatsmitteltemperatur in Konstanz für 25, 26, 27, 28 und 29 mit dem 3-jährigen Mittel ( ) Niederschlag Die jahreszeitliche Niederschlagverteilung zeigt ein uneinheitliches Bild (Abb. 3.13), wobei große positive wie negative Abweichungen vom langjährigen Mittel die Regel sind. Es lässt sich kein Trend zu höheren oder niedrigeren Niederschlagssummen feststellen. Zwar gibt es Monate wie zum Beispiel den Juni, die in der Mehrzahl der Jahre deutlich zu trocken ausfallen, oder den August, der meist stark überdurchschnittliche Regensummen aufweist, aber in allen Monaten sind die Unterschiede zwischen den einzelnen Jahren groß. Ein Jahresgang der Abweichung ist nicht erkennbar. Aufgrund ihrer sehr hohen Niederschlagssummen stechen die Monate März 26 und August 27 hervor, in denen mehr als doppelt so viel Regen fiel wie im langjährigen Mittel. Extrem trocken hingegen waren der April 27 und 29 sowie der Oktober 27. 3

45 Niederschlagssumme in mm Januar Februar März April Mai Juni Juli August September Oktober November Dezember Monat Abb. 3.13: Niederschlagssumme in den Monaten der Jahre 25 (violett), 26 (rot), 27 (orange), 28 (grün) und 29 (blau) verglichen mit dem 3-jährigen Mittel (schwarze Linie) Sonnenscheindauer Die Sonnenscheindauer weist deutlich kleinere Differenzen gegenüber dem langjährigen Mittel auf als der Niederschlag (Abb. 3.14). Dabei fallen die positiven Abweichungen insgesamt größer aus als die negativen. Als bemerkenswert sonnenscheinreich sind der Februar 28, April 27 und Juli 26 hervorzuheben, deutlich zu wenige Sonnenstunden wurden hingegen im August 26 registriert. Diese Beobachtungen decken sich sehr gut mit den Ergebnissen der Niederschlagsanalyse (Kap ), denn die drei besonders sonnenscheinreichen Monate zeichnen sich alle durch klar unterdurchschnittliche Niederschlagssummen aus, der sonnenscheinarme August 26 hingegen weist hinsichtlich seiner Regensumme eine hohe positive Abweichung vom langjährigen Mittel auf. Erwartungsgemäß gehen also hohe Niederschlagssummen mit wenig Sonnenschein einher Sonnenscheinstunden Januar Februar März April Mai Juni Juli August September Oktober November Dezember Monat Abb. 3.14: Sonnenscheindauer in den Monaten der Jahre 25 (violett), 26 (rot), 27 (orange), 28 (grün) und 29 (blau) verglichen mit dem 3-jährigen Mittel (schwarze Linie) 31

46 3.3.4 Wind Abb zeigt die absolute Häufigkeit von Messintervallen mit Starkwindböen für die Monate der einzelnen Jahre an der Station Konstanz Abb. 3.15: Absolute Häufigkeit von 6-Minuten-Intervallen mit Windgeschwindigkeiten von 25 kn bis 33 kn (Starkwind) an der Station Konstanz in den Jahren 25, 26, 27, 28 und 29. Zur besseren Lesbarkeit ändert sich die Skalierung der Ordinate ab dem Wert 3 um den Wert 4, die Balken sind in diesem Bereich dunkel eingefärbt In allen Jahren ist eine deutliche saisonale Variabilität mit den höchsten Werten im Winter und den niedrigsten im Sommer zu erkennen. Am starkwindreichsten fiel das Jahr 27 aus, wobei hier besonders die Monate Januar und Mai hervorzuheben sind. 28 war zwar insgesamt eher starkwindarm, im März jedoch wurde die höchste monatliche Starkwindhäufigkeit des gesamten Untersuchungszeitraums registriert. Interessanterweise kam es im Januar 26 zu keinem einzigen Starkwindereignis, was im Kontrast zum Maximum von über 7 Starkwindstunden im Januar 27 steht und so die hohen Schwankungen zwischen den einzelnen Jahren illustriert. Die Sturmhäufigkeit (Abb. 3.16) weist qualitativ den gleichen Jahresgang auf wie die Starkwindhäufigkeit, sie liegt aber in allen Monaten und Jahren deutlich niedriger Abb. 3.16: Absolute Häufigkeit von 6-Minuten-Intervallen mit Windgeschwindigkeiten ab 34 kn (Sturm) an der Station Konstanz in den Jahren 25, 26, 27, 28 und 29. Zur besseren Lesbarkeit ändert sich die Skalierung der Ordinate ab dem Wert 1 um den Faktor 5, die Balken sind in diesem Bereich dunkel eingefärbt 32

47 Erneut sind die Schwankungen zwischen den Jahren sehr groß, wobei markante Häufigkeitsspitzen im Januar 27 und März 28 registriert wurden. Ein wichtiger Erkenntnisgewinn aus Abb ist, dass es zwischen den Häufigkeiten von Starkwinden und Stürmen keinen linearen oder quasilinearen Zusammenhang gibt. Vielmehr scheinen sie nur sehr schwach korreliert zu sein Starkwind Sturm Anzahl 6'-Intervalle Jahr Abb. 3.17: Häufigkeitsverteilung der Starkwindstunden (rotbraun) und Sturmstunden (gelb) in Konstanz im Betrachtungszeitraum von 25 bis 29 Abb bestätigt außerdem die Beobachtung, dass 27 das starkwind- und sturmreichste Jahr war. Dies hing unter anderem mit dem Sturm Kyrill zusammen. Aufgrund der langen Dauer des von Zyklone Emma verursachten Starkwindereignisses nimmt das Jahr 28 bei den Winden zwischen 25 kn und 33 kn klar den zweiten Rang ein, während die zweithäufigsten Sturmstunden im Jahr 25 registriert wurden. 25 war gleichzeitig das starkwindärmste Jahr. Im Folgenden wird exemplarisch auf einige interessante Starkwindfälle eingegangen. Ein bemerkenswert heftiger Sturm ging am 18./ mit dem Tiefdruckgebiet Kyrill einher und sorgte in ganz Deutschland für große Schäden (Abb. 3.18). Die Zyklone befand sich am über den Britischen Inseln und zog anschließend schnell über die Nordsee und Südskandinavien zur Ostsee. Ihre Intensivierung wurde zum einen von einem sehr starken Strahlstrom und zum anderen von der ungewöhnlich hohen Temperatur im Warmsektor gefördert. Für den westlichen und mittleren Bodensee galt für die gesamte Warnperiode beider Tage eine Starkwindwarnung und nur geringfügig kürzer eine Sturmwarnung, während der Ostteil des Sees zeitweise von Abschattungseffekten profitierte (Schickedanz et al. 28). 6 5 Konstanz Altenrhein 4 v in kn : 6: 12: 18: : 6: 12: 18: : Uhrzeit Abb. 3.18: Zeitlicher Verlauf der Böengeschwindigkeit an den Stationen Konstanz (dunkelblau) und Altenrhein (rosa) während der Sturmes Kyrill am 18./

48 Gleich zu Beginn des meteorologischen Frühjahrs am zog das Orkantief Emma über Mitteleuropa und brachte dem Bodenseegebiet Böenspitzen von bis zu 6 kn. Der Tagesgang der Windgeschwindigkeit ist in Abb dargestellt. Neben den hohen Windgeschwindigkeiten zeichnete sich Emma durch ihre ungewöhnliche lange Dauer von etwa 48 Stunden aus, wobei auch die 34-kn-Schwelle (Sturm) mehrmals für mehrere Stunden überschritten wurde. Die Lücke in der Sipplinger Datenreihe am Abend des 1.3. sowie in der Altenrheiner Zeitreihe am Nachmittag des 2.3. ist auf Störungen der Messapparatur zurückzuführen. 7 6 Ste Sip Alt 5 4 v in kn : : : : : : : : : Abb. 3.19: Zeitlicher Verlauf der Böengeschwindigkeit an den Stationen Steckborn (Ste, dunkelblau), Sipplingen (Sip, violett) und Altenrhein (Alt, orange) während des Sturmes Emma vom bis Die Böenspitze bezieht sich auf ein 1-Minuten-Intervall In Abb. 3.2 ist der Verlauf der Böengeschwindigkeit während des Kaltfrontdurchgangs vom von 16: UTC bis 18:5 UTC dargestellt. Während in Lindau Spitzenwerte von fast 5 kn erreicht wurden, fielen die frontbedingten Böen in Güttingen deutlich schwächer aus. In der Grafik wird sehr schön der zeitliche Versatz des Geschwindigkeitsmaximums von West nach Ost sichtbar: Während es in Güttingen schon um 16:4 Uhr eintrat, wurden in Altenrhein und Lindau erst um 17:1 Uhr bzw. 17:2 Uhr Höchstwerte registriert. Typisch für Frontdurchzüge ist das zügige Anschwellen der Windgeschwindigkeit zu Beginn des Windereignisses. So nahm die Böenstärke in Altenrhein innerhalb einer halben Stunde von 3 kn auf 29 kn zu. 34

49 Güttingen Altenrhein Lindau 35 3 v in kn : 16:3 17: 17:3 18: 18:3 Uhrzeit Abb. 3.2: Zeitlicher Verlauf der Böengeschwindigkeit an den Stationen Güttingen (dunkelblau), Altenrhein (rot) und Lindau (türkis) während eines starken Frontdurchgangs am Die Böenspitze bezieht sich auf ein 1-Minuetn- Intervall Abb zeigt den Verlauf der Böengeschwindigkeit während eines weiteren kräftigen Frontdurchzugs am Die Zunahme der Windstärke bei Eintreffen der Front ist hier noch markanter ausgeprägt als im zuvor besprochenen Fall. In Steckborn schwoll die Geschwindigkeit innerhalb von nur 2 Minuten um 6 kn bis auf Orkanstärke an. 7 6 Steckborn Güttingen Altenrhein 5 v in kn : 13:3 14: 14:3 15: 15:3 Uhrzeit Abb. 3.21: Zeitlicher Verlauf der Böengeschwindigkeit an den Stationen Steckborn (dunkelblau), Güttingen (rosa) und Altenrhein (grün) während starker Frontgewitter am Am zog der Sturm Quinten über Mitteleuropa und brachte dem Bodensee mehrere Stunden lang Böen in Sturmstärke (Abb. 3.22). Bemerkenswerterweise wurden während Quinten mehr Messintervalle mit Sturm als mit Starkwind registriert. Die Windstärke im Westteil des Sees (Steckborn) nahm rapide zu und verharrte anschließend lange auf hohem Niveau, so dass sie nur während einer verhältnismäßig kurzen Zeitspanne in den Starkwindbereich fiel. Interessant ist außerdem, dass sich in Altenrhein von ca. 7: bis 9: ein kurzer Föhndurchbruch ereignete, während in Steckborn und Güttingen bereits der Südweststurm einsetzte. Diese Periode ist in der Grafik mit schwarzen Strichen gekennzeichnet. Gegen 9: flaute der Wind in Altenrhein ab, um sofort wieder bis auf 4 kn zuzunehmen, nun allerdings von 18 auf 24 gedreht und somit an das synoptischskalige Windfeld angeglichen. 35

50 7 6 Ste Güt Alt 5 4 v in kn : 5: 6: 7: 8: 9: 1: 11: 12: 13: 14: 15: 16: 17: 18: 19: 2: 21: Abb. 3.22: Zeitlicher Verlauf der Böengeschwindigkeit an den Stationen Steckborn (Ste, dunkelblau), Güttingen (Güt, rosa) und Altenrhein (Alt, grün) während des Sturms Quinten am , Anfang und Ende des Föhns in Altenrhein sind schwarz markiert Uhrzeit 36

51 4 Datenmaterial und Analysemethoden Die vorliegende Arbeit kombiniert bekannte Untersuchungsansätze vorheriger Forschungen und erweitert das Methodenspektrum. Beispielsweise werden Datenreihen an Einzelstationen mit synoptischen Wetterkarten kombiniert. Dies führt zu neuen Erkenntnissen in Verbindung mit einer Klassifikation der Starkwindursachen. Des Weiteren wurde ein eigenes Verfahren zur Bestimmung der zu erwartenden maximalen Böengeschwindigkeit entwickelt. Erstmalig wird außerdem die Prognosegüte nicht nur statistisch ausgewertet sondern auch auf die meteorologischen Bedingungen bezogen. 4.1 Datenmaterial Winddaten In dieser Diplomarbeit wird das Windfeld über dem Bodensee auf Grundlage der Daten der neun Messstationen analysiert, die der Sturmwarndienst Bodensee sowohl am deutschen als auch schweizerischen Ufer betreibt (vgl. Kap. 2.2). Tab. 4.1 gibt Aufschluss über deren Höhe und geographische Lage. In der letzten Spalte ist außerdem aufgeführt, welchem Seeteil die jeweilige Station angehört. Tab. 4.1: Geographische Informationen über die Stationen des Sturmwarndienstes Bodensee Station Kürzel Höhe über NN Geogr. Breite Geogr. Länge West/Mitte/Ost Gailingen Gai 45 m 47,7 N 8,73 O West Espasingen Esp 398 m 47,82 N 9,2 O West Sipplingen Sip 75 m 47,81 N 9,1 O West Steckborn Ste 398 m 47,67 N 8,98 O West Konstanz Kon 442 m 47,68 N 9,19 O West/Mitte Friedrichshafen Fri 394 m 47,65 N 9,48 O Mitte Güttingen Güt 44 m 47,6 N 9,28 O Mitte Lindau Lin 397 m 47,54 N 9,69 O Ost Altenrhein Alt 398 m 47,48 N 9,57 O Ost Die Länge des Messintervalls beträgt in Konstanz 6 Minuten und an allen anderen Stationen 1 Minuten. Für jedes Intervall wird die mittlere Windrichtung in Dekagrad, die mittlere Windgeschwindigkeit in kn, sowie die maximale Geschwindigkeit (Böenspitze) abgespeichert. Da über dem Bodensee von der mittleren Windstärke nur selten Gefahr ausgeht, warnt der Sturmwarndienst grundsätzlich nur vor Böen. Dementsprechend wird in dieser Arbeit auf die Behandlung des 1-Minuten-Mittels (respektive 6-Minuten-Mittel in Konstanz) verzichtet. An allen deutschen Stationen gilt die Regel, dass lediglich für das Intervall zwischen 4. und 5. Minute Werte gespeichert werden, wenn die Böenspitze schwächer als 19 kn ist. In den anderen Intervallen wird den drei Messgrößen der Wert zugewiesen. Sobald die maximale Geschwindigkeit in einem beliebigen Messintervall auf mindestens 19 kn steigt, werden für dieses die tatsächlichen Werte gespeichert. Bei Betrachtung der Zeitreihen hat sich herausgestellt, dass dieses Verfahren nicht immer einwandfrei funktioniert. So ist gelegentlich zu beobachten, dass über eine Länge von mehreren Stunden Spitzenböen deutlich oberhalb von 19 kn registriert wurden und die Speicherroutine dennoch nicht auf den 1 -Takt wechselte. 37

52 Die schweizerischen Stationen speichern die Daten geschwindigkeitsunabhängig alle 1 Minuten ab. Die vorliegende Arbeit untersucht die Windverhältnisse über dem Bodensee erstmals auf Basis einer mehrjährigen Datenreihe. Dabei wurde der Zeitraum von 25 bis 29 betrachtet, wobei jeweils das gesamte Jahr Gegenstand der Analyse war. Bei der Wahl eines Untersuchungszeitraums von lediglich einem Jahr oder weniger, wie zum Beispiel in den Arbeiten von Wagner (23) und Mühleisen (1977), besteht die Gefahr, dass einerseits eine ungewöhnliche Häufung von Starkwindlagen oder andererseits deren weitgehendes Ausbleiben innerhalb des Bezugszeitraums das Ergebnis verfälschen. Gleichermaßen kann die Beschränkung auf nur einen Teil des Jahres dazu führen, dass saisonal bedingte Beobachtungen das Gesamtbild verfälschen. Um die Nachtstunden auszublenden, während derer der Bodensee nicht bewarnt wird, wurden bei sämtlichen Auswertungen nur die Messwerte des Zeitraums von 4: UTC bis 21:5 UTC berücksichtigt. Obwohl der Warntag im Winter entsprechend der astronomischen Tageslänge um einige Stunden kürzer ist, wurde der betrachtete Zeitraum dort unverändert gelassen, um eine Vergleichbarkeit der Jahreszeiten zu gewährleisten Verifikationsdaten In Kap. 2.2 wurden bereits die Verifikationsvariablen eingeführt, die der Quantifizierung der Prognosegüte dienen. Da nicht bewertet wird, ob die exakte Geschwindigkeit der Spitzenböe korrekt vorhergesagt wurde, sondern nur, ob eine rechtzeitige Warnung vor dem Überschreiten der Schwellen von 25 kn und 34 kn (Starkwind/Sturm) erfolgte, handelt es sich um eine zweistufige Ja/Nein-Vorhersage, deren Evaluierung vergleichsweise einfach ist. Nach Stanski et al. (1989) und Schickedanz et al. (21) lässt sich die Warngüte mit Hilfe von vier Variablen beschreiben. Ihre Bedeutung und Berechnungsformeln sind in Tab. 4.2 zusammengefasst. Tab. 4.2: Berechnung und Bedeutung der Variablen, die die Güte von Ja/Nein-Vorhersagen beschreiben Variable Formel Bedeutung Trefferrate (TR) N Verhältnis bewarnter Böen zu J TR (4) allen Böen N J N B <TR<1, Idealwert: 1 Falschalarmrate (FA) N Verhältnis überflüssiger W FA (5) Warnungen zu allen N J N W Warnungen <FA<1, Idealwert: Rate korrekter Vorhersagen N N Verhältnis erfolgreicher N J (KV) KV Warnzeit zu Gesamtzeit, N N N W N B N J bestimmt vom Trivialfall (6) keine Böe, keine Warnung <KV<1, Idealwert: 1 BIAS N N Verhältnis vorhergesagter W J BIAS (7) und eingetroffener Ereignisse N B N J BIAS>, Idealwert: 1 Es werden folgende Abkürzungen verwendet: 38

53 Tab. 4.3: Kontingenztabelle für Warnungen. Quelle: Stanski et al. (1989) Stunden ohne Warnung mit Warnung ohne Böe N N N W mit Böe N B N J Die wichtigsten Größen sind die Trefferrate und die Falschalarmrate. Während die Trefferrate die Anzahl bewarnter Böenstunden und aller Stunden ins Verhältnis setzt und somit indirekt angibt, wie oft Böen verpasst wurden, beschreibt die Falschalarmrate das Verhältnis unnötiger Warnungen zu allen Warnungen. Die Trefferrate lässt sich leicht durch systematisches Überwarnen erhöhen. Dies resultiert in einer höheren Falschalarmrate. Da zu häufige Fehlalarme aber schnell den Respekt der Nutzer vor den Warnungen schwinden lassen, darf die Praxis des Überwarnens nicht ausarten, sondern sollte sich vielmehr ausschließlich auf die am schwersten zu entscheidenden Fälle beschränken. Im Zweifel ist dennoch eine falsche Warnung einer verpassten Böe vorzuziehen. Die Rate korrekter Vorhersagen hat den Nachteil, dass sie vom Trivialfall ( keine Böe, keine Warnung ) bestimmt wird, weshalb sie beim Sturmwarndienst keine Verwendung findet. Der BIAS gibt das Verhältnis der vorhergesagten zu den eingetroffenen Ereignissen an. Er allein ist kein Maß für die Warngüte, sondern gibt vielmehr die Tendenz zum Über- bzw. Unterwarnen an. So signalisiert ein Wert über 1 Überwarnen und ein Wert unter 1 Unterwarnen. Zu beachten ist aber, dass der Idealwert 1 theoretisch auch erreicht werden kann, wenn die Zahl verpasster Böen und falscher Alarme gleich ist, egal bei welchem Betrag. Auch der BIAS wird vom Sturmwarndienst Bodensee nicht routinemäßig berechnet, weshalb sich diese Diplomarbeit ebenfalls nur mit Trefferrate und Falschalarmrate beschäftigt. Die Verifikation erfolgt manuell, um Fehlentscheidungen rückblickend analysieren und deren Gründe feststellen zu können. Dies ermöglicht am besten ein Lernen aus den begangenen Fehlern (Schickedanz et al. 21). Es wird für jede Stunde eine Wertung abgegeben, die sich folgender Indizes bedient: J: berechtigte Warnung (positiv) N: keine Warnung, keine Böe (positiv, Trivialfall) B: verpasste Böe (negativ) W: Fehlalarm (negativ) Dabei erfolgt die Verifikation für die drei Seeteile getrennt. Für die Wertung J reicht es, wenn die Warnschwelle an einer Station im entsprechenden Seeteil überschritten wird. Gleichermaßen führt auch eine verpasste Böe an nur einer Station zu einem B. Wird die Warnung nach Auftreten der ersten Böe ausgegeben oder vor der letzten aufgehoben, lautet die Wertung B. Warnungen frühestens eine Stunde vor Eintreten der ersten Böe sind gerechtfertigt ( J ), da eine gewisse Vorlaufzeit sinnvoll ist, genauso dürfen sie längstens eine Stunde nach der letzten Böe noch in Kraft sein. Warnungen außerhalb dieses Zeitraums werden mit einem W belegt. Es gilt eine Toleranz von 2 kn. So werden Warnungen ab einer Spitzenböe von 23 kn als gerechtfertigt gewertet, ebenso ist es zulässig, bis zu einer Geschwindigkeit von 27 kn nicht zu warnen. Für Sturm wird eine eigene Bewertung durchgeführt, wobei für die Warnschwelle von 34 kn ebenfalls eine Toleranz von 2 kn gilt. Ist also bei 36 kn nur eine Starkwindwarnung aktiv, so wird in der Starkwindverifikation ein J und in der Sturmverifikation ein N eingetragen. Die Summe aller Wertungen J ergibt N J, die aller Wertungen W ergibt N W usw. 39

54 4.2 Analysemethoden Für alle Berechnungen und graphischen Darstellungen wurde das Programm Microsoft Excel 23 verwendet. Dessen hoher Automatisierungsgrad und mittlerweile stark gewachsene Leistungsfähigkeit sowohl in Bezug auf das Datenvolumen als auch auf die zur Verfügung stehenden Analysefunktionen machte es möglich, sich bei der Auswertung auf Excel zu beschränken Häufigkeitsverteilungen für Monate und Jahreszeiten Um die Starkwindhäufigkeit in den verschiedenen Monaten und Jahreszeiten zu ermitteln, wurden alle 1-Minuten-Intervalle gezählt, in denen die Maximalgeschwindigkeit bei mindestens 25 kn lag. Bei der Sturmhäufigkeit wurde die Grenze von 34 kn verwendet. Die variable Speicherroutine der deutschen Stationen bereitete hierbei keine Probleme, weil bereits ab 19 kn alle 1 Minuten ein Wert gespeichert wird, was klar unterhalb der Starkwindschwelle liegt. Dennoch kann es in wenigen Einzelfällen zu einer Nichtberücksichtigung von Starkwindintervallen gekommen sein, wenn nämlich der 1 -Takt trotz ausreichend hoher Windstärke fälschlicherweise nicht einsetzt (vgl. Kap ). Die Balkendiagramme geben die mittlere jährliche Zahl von 1-Minuten-Intervallen mit Starkwind/Sturm in dem jeweiligen Monat an, die Diagramme von Konstanz beziehen sich analog auf 6-Minuten-Intervalle. Bei der jahreszeitlichen Betrachtung wurden die mittleren Starkwind- und Sturmhäufigkeiten in den zu einer meteorologischen Jahreszeit gehörenden Monaten addiert. Es wurde für alle Stationen eine einheitliche Skalierung der Ordinate gewählt, um die Vergleichbarkeit sicherzustellen. Verzeichnet eine Station stark erhöhte Häufigkeitswerte, so orientiert sich die Skala an den Häufigkeiten der anderen Stationen. Darüber wird die Ordinate bei einer um den Faktor 4 modifizierten Skalierung weitergeführt, Balken in diesem Bereich sind dunkel eingefärbt Signifikanztests Der Jahresgang der Starkwind- und Sturmhäufigkeit zeigt an manchen Stationen unerwartete Maxima (Kap und 5.2.2), die auf statistische Signifikanz überprüft werden müssen. Bei einem Signifikanztest wird grundsätzlich versucht, die sogenannte Nullhypothese H zu widerlegen, nach der die zu prüfende Beobachtung rein zufällig ist. Wird die Nullhypothese abgelehnt, impliziert dies das Annehmen der Alternativhypothese A 1 und die Beobachtung gilt damit als überzufällig oder signifikant. Manchmal existieren auch zwei Alternativhypothesen A 1 und A 2. In diesem Falle wird entweder A 1 oder A 2 angenommen. Das beschriebene Vorgehen erinnert an den mathematischen Widerspruchsbeweis, bei dem ebenfalls zuerst vom Gegenteil ausgegangen und dann versucht wird, dessen Unmöglichkeit zu zeigen. Dennoch kann ein statistischer Test nicht als Beweis im mathematischen Sinne bezeichnet werden, weil sein Ergebnis nie sicher ist. Vielmehr handelt es sich um eine sogenannte Mutmaßung und selbst bei gerechtfertigter Annahme der Alternativhypothese kann in Wahrheit die Nullhypothese richtig sein (Schönwiese 26). 4

55 In dieser Arbeit wird der ²-Anpassungstest verwendet, der eine empirische Häufigkeitsverteilung mit einer theoretischen, hier der Normalverteilung, vergleicht. Die Nullhypothese besteht dabei in der Aussage, dass die empirische Verteilung (monatliche Häufigkeitsverteilung der Starkwinde/Stürme) signifikant an die Normalverteilung angepasst ist, d.h. die zu prüfenden Schwankungen nur zufällig sind. Wird die Alternativhypothese angenommen, so bedeutet dies, dass die empirische Verteilung signifikant von der Normalverteilung abweicht und die Schwankungen damit als überzufällig gelten. Der Test ist nur unter folgenden Voraussetzungen geeignet, die bei Anwendung in Kap und alle erfüllt werden (Schönwiese 26): Die empirische Stichprobe ist klassenorientiert. Der Stichprobenumfang sollte größer als 3 sein (ideal: >5). Die Klassenbesetzungszahl darf niemals Null betragen und sollte größer gleich 4 sein. Die Stichprobe sei in m Klassen unterteilt, die Häufigkeit in der i-ten Klasse werde mit z i und ihr Wert gemäß der theoretischen Verteilung mit i bezeichnet. Dann gilt laut Schickedanz (1991): m 2 m 2 ( zi i ) 2 u, (8) i 1 i i 1 i wobei die u i unabhängig voneinander sind und die folgende lineare Beziehung erfüllt ist: m. (9) u i i 1 i Die Zahl der Freiheitsgrade f ist um 1 kleiner als Klassenanzahl m. Für die theoretisch zu erwartende Starkwindhäufigkeit im i-ten Monat gilt: i t gesamt gesamt t i 41 (1) mit gesamt: über den betrachteten Zeitraum summierte Starkwindhäufigkeit t gesamt : Dauer des betrachteten Zeitraums t i : Dauer des zu prüfenden Monats. Der aus Formel 8 errechnete Wert für ² wird mit der in Tab. B1 im Anhang angegebenen Prüfgröße verglichen, wobei die Zahl der Freiheitsgrade bekannt sein muss. Die Irrtumswahrscheinlichkeit gibt die Wahrscheinlichkeit für einen falschen Testentscheid an, ihr Komplement ist das Signifikanzniveau Si. Es ist immer die kleinstmögliche Irrtumswahrscheinlichkeit zu wählen, für die die zugehörige Prüfgröße noch kleiner ist als das errechnete ² (Schönwiese 26). Das folgende Bespiel verdeutlicht die Vorgehensweise: Bei Verwendung von 5 Klassen (also 4 Freiheitsgrade) sei ² = 14,. Für = 1% beträgt die Prüfgröße laut der Tabelle 13,3, für =,1% liegt sie bei 18,5. Daher kann die Nullhypothese mit einer Irrtumswahrscheinlich von 1%, nicht aber,1%, abgelehnt werden. Mit Hilfe von Gl. 8 ist es also möglich, zu überprüfen, ob die Starkwindhäufigkeitsverteilung insgesamt signifikant von der Normalverteilung abweicht. In dieser Arbeit interessiert aber vielmehr die Fragestellung, inwiefern die Häufigkeitsspitze in einem bestimmten Monat als überzufällig zu bewerten ist. Dazu wird die Summe in Gl. 8 auf zwei Glieder reduziert, von denen das erste (j = 1) für den zu prüfenden Monat steht und das zweite für die Gesamtheit der anderen betrachteten Monate (j = 2): m 2 z 2 2 ( j j ) ( z 2 j j ) (11) j 1 j j 1 j

56 Es ergibt sich: 2 ( z ) 2 ( i n 2 ( z i i n 2 i i )) 2, (12) wenn n Gesamtzahl der betrachteten Monate ist (Schickedanz 1991). Bei der Untersuchung des unerwarteten Häufigkeitsmaximums im März wurden die Monate November bis März als Grundgesamtheit gewählt (n = 5), die Signifikanz der Häufigkeitsspitzen während der starkwindarmen Jahreszeiten wurde auf Basis einer Grundgesamtheit von drei Monaten überprüft (n = 3) Windrosen Die Richtungsabhängigkeit der Starkwind- und Sturmhäufigkeit wurde mit Hilfe zwölfteiliger Windrosen untersucht. Dabei wird der Vollkreis so in zwölf Sektoren unterteilt, dass den Haupthimmelsrichtungen N, O, S, W je ein Sektor zukommt. Der Nordsektor liegt also zwischen 345 und 15, der Ostsektor zwischen 75 und 15 usw. Die Wahl von zwölf Sektoren ist allgemein sehr gebräuchlich, da diese die Richtungsverteilung ausreichend genau darstellen. Bei einer gröberen Unterteilung wie zum Beispiel der acht- oder vierteiligen Windrose besteht die Gefahr, zu viele Informationen zu verlieren. Die Ordinate der Windrosen bezieht sich, wie die der im vorherigen Abschnitt erläuterten Häufigkeitsverteilungen, auf die Anzahl der 1-Minuten-Intervalle mit Windspitzen über 25 kn bzw. 34 kn. Im Falle von Konstanz werden 6-Minuten-Intervalle gezählt. Die Skalierung ist wieder für alle Stationen gleich, lediglich Steckborn hat eine andere Skala, weil dort grundsätzlich deutlich häufiger Starkwindereignisse auftreten als an den übrigen Messpunkten Untersuchung von Westnordwestwinden im Ostteil Um die Beschleunigung von Luftpaketen auf ihrem Weg von West nach Ost über die reibungsarme Wasserfläche zu quantifizieren, wurden die Messwerte von Lindau mit denen von Sipplingen und Steckborn in Abhängigkeit von der Windrichtung verglichen. Dazu wurden als erstes alle Datensätze ausgewählt, die eine Böenspitze von mindestens 16 kn aufwiesen, um das Verhalten der Schwachwinde auszublenden. Für diese wurden anschließend die Differenzen zwischen dem 1-Minuten-Maximum der Geschwindigkeit in Lindau und dem in Sipplingen bzw. Steckborn berechnet und für jede Windrichtung (in ganzen Dekagrad) gemittelt. Positive Differenzen bedeuten definitionsgemäß, dass der Wind in Lindau stärker war als an den westlichen Stationen. Diese Auswertung orientiert sich an der Vorgehensweise von Jellinghaus (unveröffentlicht), der aber lediglich das Jahr 28 auswertete. 42

57 4.2.5 Bestimmung der Ursachen von Starkwindereignissen Die Ursachen von Starkwindereignissen über dem Bodensee werden auf Basis der Beobachtungen in vier Hauptklassen unterteilt: 1. Gradientgetrieben 2. Front 3. Föhn 4. Luftmassengewitter Die Klasse 1 umfasst sowohl die zyklonalen SW-W-Lagen als auch die antizyklonalen Biselagen aus NO, da der Wind in beiden Fällen auf das synoptischskalige Druckgradientfeld zurückzuführen ist. Nordwind tritt am Bodensee nicht in Starkwindstärke auf und muss deshalb hier nicht berücksichtigt werden. Der Fall des gradientgetriebenen Starkwindes, dem sich zusätzlich ein Frontdurchzug überlagert, ist in Klasse 1 integriert. In die Klasse 2 fallen jene Ereignisse, bei denen der synoptischskalige Druckgradient zu klein ist, um Starkwind zu generieren. Hier ist also die Front alleine für das Überschreiten der Warnschwelle verantwortlich. Auch Front- und Konvergenzgewitter gehören in diese Klasse. Die Abgrenzung der Klassen 3 und 4 ist selbst erklärend. In welche Klasse ein Starkwindereignis fällt, wurde nach folgenden Kriterien entschieden. Im ersten Schritt wurden die Starkwindereignisse sogenannten Starkwindtagen zugeordnet. Ein Starkwindtag liegt vor, wenn in mindestens einem Messintervall an wenigstens einer Station eine Geschwindigkeit von mindestens 25 kn registriert wurde, wobei Sturmereignisse keine gesonderte Behandlung erfuhren. Hierbei spielt es keine Rolle, wie oft an einem Tag Überschreitungen der Starkwindschwelle auftraten. Daraufhin folgte auf der Grundlage von Wetterkarten eine erste Auswahl der Starkwindtage für die vorerst noch gemeinsame Klasse 1/2. Verwendet wurden Karten des Vereins Berliner Wetterkarte e.v. für das Bodenniveau (Isobarenabstand 1 hpa und 5 hpa) und die 85 hpa-druckfläche (Isohypsenabstand 4 gpdm). Die Bodenkarte mit Abstand 1 hpa lag für 12 UTC vor, die Bodenkarte mit Abstand 5 hpa sowie die 85 hpa-karte für UTC. Das Entscheidungskriterium war dabei der Grad der Isobarendrängung bzw. die Existenz von Kaltfronten oder Okklusionen, deren Stärke mit Hilfe des Gradienten der Äquivalentpotentiellen Temperatur abgeschätzt wurde. Föhntage wurden mit Hilfe einer Liste identifiziert, die die AG Föhnforschung Rheintal/Bodensee routinemäßig erstellt (vgl. Burri 29 und 21). Tage, an denen sowohl Föhn als auch gradientoder frontinduzierter Starkwind auftrat, wurden in beiden Klassen gezählt. Eine Erstauswahl für Klasse 4 erfolgte mit Hilfe der Wetterbeobachtungen der Wetterwarte Konstanz und deren archivierten stündlichen Beobachtungen, die ebenfalls der Verein Berliner Wetterkarte e.v. zur Verfügung gestellt hat. Gewitter, die im Zusammenhang mit einer Konvergenzlinie oder Front standen, fielen nur in die Klasse 1/2. Wenn auf den Wetterkarten ein Frontdurchzug markiert war, erfolgte die Abgrenzung der Klassen 1 und 2 mit Hilfe der Zeitreihen aller neun Stationen. Die Fragestellung ist dabei, ob der Gradientwind oder die Front maßgeblich für das Überschreiten der Warnschwelle verantwortlich war. Es wurden folgende Entscheidungskriterien angewendet: 43

58 Abb. 4.1: Flussdiagramm zur Einstufung von Starkwindtagen in die Klassen 1 und 2 Diese Entscheidungsregeln soll nun ein kurzes Beispiel veranschaulichen. Abb. 4.2 zeigt die Wetterlage am ( UTC) über Europa anhand der 85 hpa-karte. Süddeutschland liegt an der Grenze des zyklonalen Einflusses und es ist nicht auszumachen, ob sich der zum aktuellen Zeitpunkt noch schwache Druckgradient im Tagesverlauf intensivieren wird. Die Bodenkarte für 12 UTC (nicht abgebildet) gibt keine weiteren Anhaltspunkte, da die Isobaren im Alpenstau extrem deformiert sind. Die Kaltfront ist aufgrund des hohen Gradienten der Äquivalentpotentiellen Temperatur als stark einzustufen (6 K über Süddeutschland gegenüber 36 K über dem Ärmelkanal). Abb. 4.2: Wetterkarte vom , UTC für das Niveau 85 hpa. Quelle: Berliner Wetterkarte e.v. 44

59 Beim Blick auf die Zeitreihe (Tab. 4.4) wird sofort klar, dass der Wind abrupt anschwoll (Stufe 1: ja ) und das Ereignis nur kurz andauerte (Stufe 2: ja ). Außer dem Zeitraum, in dem die Starkwindböen auftraten, wurden mit Ausnahme von Lindau durchweg Spitzenwerte von weniger als 1 kn gemessen (Stufe 3: ja ). In diesem Fall war also die Kaltfront für das Starkwindereignis verantwortlich, das damit in die Klasse 2 fällt. Tab. 4.4: Zeitliche Entwicklung des 1-Minuten-Maximums der Windgeschwindigkeit (fx) und 1-Minuten-Mittels der Richtung (dd) in Steckborn (Ste), Güttingen (Güt) und Lindau (Lin) am Uhrzeit UTC Ste (fx) Ste (dd) Güt (fx) Güt (dd) Lin (fx) Lin (dd) 14: : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : Mit Hilfe der bis jetzt genannten Entscheidungshilfen können fast alle Starkwindtage zugeordnet werden. Die einzige Schwierigkeit verbleibt bei der Klassifizierung jener Tage, an denen bei niedrigem Druckgradient weder ein Frontdurchzug noch ein Föhndurchbruch zu vermelden war. Wurden an der Wetterstation Konstanz in Abwesenheit einer Front Gewitter registriert, handelte es sich zweifelsfrei um Luftmassengewitter, also Klasse 4. Wenn Konstanz keine Gewitter meldete, heißt dies nicht, dass an anderen Stationen nicht dennoch konvektive Zellen durchzogen. In diesem Fall halfen die o.g. stündlichen Wettermeldungen der Berliner Wetterkarte weiter. Wurden an mehreren Stationen in der Nähe des Bodensees Gewitter oder zumindest Cb-Bewölkung gemeldet, so fiel der Starkwindtag ebenfalls in die Klasse 4, denn dies zeigt an, dass die Bedingungen für Gewitterbildung allgemein günstig waren. Mit diesem Kriterium ließen sich alle verbliebenen Starkwindtage zweifelsfrei klassifizieren. Um nun die Klasse 4 in ihre Unterklassen Wärmegewitter, Gewitter infolge von Kaltluftadvektion in der Höhe und sonstige Luftmassengewitter aufzugliedern, wurde wie folgt vorgegangen. Stieg der Bedeckungsgrad an einem sommerlichen Strahlungstag mit hohem Taupunkt an mehreren Stationen in der Umgebung des Bodensees stark an, gefolgt von Gewittermeldungen, handelte es 45

60 sich dabei mit großer Sicherheit um Wärmegewitter. Bei der Einstufung der Gewittertage wurde grundsätzlich auch immer die 5 hpa-karte ( UTC) hinzugezogen, um der Möglichkeit kräftiger Advektion von Höhenkaltluft gerecht zu werden. Lag Deutschland im Bereich eines ausgeprägten Trogs mit geringem Isohypsenabstand, der für eine zügige Advektion sehr kalter Luft aus dem Gebiet des Nordpolarmeers sorgte, so waren häufig über dem ganzen Land kräftige Gewitter zu beobachten. Diese entstanden durch die starke Labilisierung der Troposphäre infolge des Einfließens dichterer Luft in der Höhe, was eine weitere Unterklasse der Luftmassengewitter darstellt. Alle anderen Luftmassengewitter bilden die dritte und letzte Unterklasse. Sie entwickelten sich bei feuchtlabiler Schichtung, entweder durch schwache Aufheizung von unten verbunden mit sehr hoher Luftfeuchtigkeit oder durch die nächtliche Ausstrahlung der Wolkenobergrenze, was ebenfalls Labilität zur Folge haben kann Betrachtung der Großwetterlagen Europas Hess et al. (1977) haben für Mitteleuropa sogenannte Großwetterlagen (GWL) definiert. Diese zeichnen sich durch charakteristische Strömungsfelder und Konstellationen der Druckzentren aus, weshalb ihre Kenntnis eine ungefähre Vorhersage des Witterungsverlaufes ermöglicht. Wird eine solch feine Unterteilung nicht gewünscht, ist es möglich, mehrere GWL zu Großwettertypen (GWT) zusammenzufassen. Noch gröber ist die Einteilung in die drei Zirkulationsformen zonal, gemischt und meridional. Eine verkürzte Beschreibung aller Großwetterlagen findet sich im Anhang in Tab. B2. Auf dem Internetauftritt des Deutschen Wetterdienstes wird die Klassifikation nach Hess und Brezowsky laufend weitergeführt und es lassen sich sowohl die Wetterlagen für einzelne Tage abrufen als auch die monats- und jahresweise aufsummierten Häufigkeiten der GWL und GWT (Deutscher Wetterdienst 211). Damit konnte für jeden Starkwindtag die herrschende Großwetterlage ermittelt werden. Die Häufigkeit einer bestimmten GWL an Starkwindtagen alleine ist allerdings noch nicht aussagekräftig, denn es treten generell manche GWL öfter auf als andere. Daher besteht die Notwendigkeit, die Häufigkeiten an Starkwindtagen mit denen bezogen auf alle Tage zu vergleichen. Dies erfolgt durch Berechnung der Differenz zwischen den relativen Häufigkeiten in beiden Fällen und anschließende Visualisierung in einem Balkendiagramm. Eine positive Differenz bedeutet definitionsgemäß, dass die relative Häufigkeit in Bezug auf die Starkwindtage größer ist als in Bezug auf das Gesamtkollektiv. Hierbei wurde die Verwendung von Großwettertypen vorgezogen, um das Problem der zu geringen Häufigkeiten mancher GWL zu umgehen. Um dennoch auch einen Eindruck von der Verteilung der Großwetterlagen zu bekommen, wurde diese daraufhin anhand von je einem Kreisdiagramm für Starkwindtage und alle Tage in vergleichender Weise betrachtet. Außerdem wurde analog dazu für beide Kollektive das Verhältnis von zyklonalen zu antizyklonalen GWL dargestellt Korrelationsberechnung Um die Kopplung der Windgeschwindigkeiten an den verschiedenen Bodenseestationen zu überprüfen, werden in dieser Arbeit an mehreren Stellen Korrelationskoeffizienten berechnet. Der Korrelationskoeffizient gibt die Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei Größen an, macht aber keine Aussage dazu, ob eine Variable von der anderen abhängt oder ob es sich um eine wechselseitige Abhängigkeit handelt. In dieser Arbeit findet der Maßkorrelationskoeffizient nach 46

61 Pearson Verwendung, der sich nach folgender Gleichung berechnet: n n n,5 2 2 r ( xi x)( yi y) ( xi x) ( yi y), i 1 i 1 i 1 wobei x i und y i die Werte der beiden Variablen sind. Der Korrelationskoeffizient liegt immer zwischen -1 und 1, wobei Werte zwischen,7 und 1 einem starken und Werte zwischen,3 und,7 einem schwachen Zusammenhang entsprechen. Bei r = 1 wird von perfekt positiver Korrelation gesprochen, bei r = -1 von perfekt negativer Korrelation. Korrelationskoeffizienten um Null bedeuten, dass kein statistischer Zusammenhang vorliegt. Das Bestimmtheitsmaß ist das Quadrat des Korrelationskoeffizienten und damit ein Maß für die Stärke des Zusammenhangs zweier Variablen in Prozent. Gleichzeitig gibt er die Güte einer linearen Regression auf Basis der beiden Variablen an (vgl. Kap ) (Leyer et al. 27) Herleitung einer Beziehung zwischen Geopotentialgradient und Windgeschwindigkeit Mittels linearer Regression lässt sich aus einem Datensatz, der den Gradienten der geopotentiellen Höhe auf der Druckfläche 85 hpa und die maximale Böengeschwindigkeit an jedem Starkwindtag enthält, eine empirische Beziehung zwischen beiden Größen herleiten. Es zeigte sich jedoch, dass sich bei weitem nicht alle Tage dafür eignen, weil das Geopotentialfeld häufig im Laufe eines Tages großen Veränderungen unterworfen ist und die 85-hPa-Karten nur für UTC vorlagen. Eine Böenspitze beispielsweise um 16 UTC wird somit im Allgemeinen nicht vom Potentialgradienten der Wetterkarte repräsentiert. Daher musste aus der Menge aller Starkwindtage eine passende Auswahl herausgefiltert werden. Zuerst galt es, alle Starkwindtage auszuschließen, die ihren Ursprung in Luftmassengewittern, Fronten bei schwachem Druckgradienten oder Föhndurchbrüchen hatten, denn in diesen Fällen hängt die Windstärke höchstens nichtlinear mit dem Gradienten des Geopotentials zusammen. Im zweiten Schritt wurden alle Tage für geeignet befunden, die sich durch eine nur unwesentliche zeitliche Variation des Druckfeldes auszeichneten. Durch einen Vergleich der Bodenkarten für UTC und 12 UTC konnte dabei ermittelt werden, ob sich die maßgebliche Zyklone in der Zwischenzeit verlagert hatte und ob in diesem Falle das Druckgradientfeld über Süddeutschland um 12 UTC verglichen mit dem Mitternachtstermin deutlich verändert war. Dieses Kriterium wurde möglichst streng angewandt mit dem Grundsatz, im Zweifelsfall lieber geeignete Tage zu verlieren als ungeeignete mit aufzunehmen. Im Kollektiv der hierbei verworfenen Tage sind nun diejenigen dennoch für die Regression geeignet, an denen der Höhepunkt des Windereignisses bereits in den frühen Morgenstunden eintrat, d.h. möglichst nah am Termin der 85 hpa-karte. Auch ein abendliches Maximum ist zu tolerieren, wobei in diesem Fall die UTC-Karte des nächsten Tages Verwendung fand. Starkwindtage mit äußerst rasch ziehenden Zyklonen wurden allerdings grundsätzlich ausgeschlossen. Der letzte Schritt bestand darin, innerhalb der Auswahl der geeigneten Tage solche zu finden, an denen ein Frontdurchzug, der dem gradientgetriebenen Starkwind überlagert war, erkennbar für das Tagesmaximum der Böenstärke sorgte. Diese wurden nachträglich ausgeschlossen, ebenso wie Tage, die sich durch eine starke staubedingte Deformation der 85 hpa-isohypsen über Südwestdeutschland auszeichneten. Für das verbliebene Restkollektiv von 44 Tagen wurde anschließend mit Hilfe eines Lineals der Abstand zweier benachbarter Isohypsen in 85 hpa über der Bodenseeregion bestimmt. Unter Verwendung des Maßstabs, der aus der bekannten Luftliniendistanz der Städte Hamburg und 47

62 München errechnet werden konnte, erfolgte die Umrechnung der gemessenen Länge in die Dimension eines Potentialgradienten mit der Einheit gpdm (1km) -1. Die resultierenden Werte sind auf eine Nachkommastelle gerundet. Für die ausgewählten Tage wurden nach diesen Regeln die Potentialgradienten ermittelt und durch die zugehörigen maximalen Böengeschwindigkeiten an jeder Station zu einem Datensatz ergänzt, aus dem das lineare Regressionsmodell die gewünschten empirischen Beziehungen berechnete. Daraus lässt sich eine allgemeingültige Formel zur Ableitung der maximalen Böenstärke aus dem Gradienten des Geopotentials ermitteln. Eine gute Einführung in das Verfahren der linearen Regression findet sich zum Beispiel in Leyer & Wesche (27) und Schönwiese (26), deren wichtigste Aussagen im Folgenden zusammengefasst sind. Regressionsmodelle betrachten die Abhängigkeit einer Größe von mindestens einer anderen Variablen, d.h. die Zielgröße â lässt sich in Abhängigkeit ihrer Einflussgrößen b, c, d, usw. folgendermaßen darstellen: a f ( b, c, d,...), wobei b, c und d als fehlerfrei angesehen werden. Im Falle lediglich einer Einflussgröße wird von zweidimensionaler Regressionsanalyse gesprochen. Werden zwei Stichproben gleichen Umfangs als Punktwolke gegeneinander aufgetragen (Streudiagramm), so gibt es eine Ausgleichsgerade, die das Verhalten dieser Wolke am besten darstellt. Ihre Gleichung zu ermitteln, ist Ziel der Regressionsrechnung. Dabei kommt die Methode der kleinsten Quadrate zum Einsatz, d.h. die Geradengleichung wird unter der Bedingung bestimmt, dass die quadrierten Abweichungen der Ausgangsdaten a i von den Funktionswerten der Regressionsgleichung â i minimal werden. Die Steigung wird auch als Regressionskoeffizient bezeichnet. Ein Maß für die Regressionsgüte stellt das sogenannte Bestimmtheitsmaß R² dar, das das Quadrat des Korrelationskoeffizienten nach Pearson ist (vgl. Kap ). Liegen alle Punkte im Streudiagramm auf der Regressionsgeraden, ergibt sich ein Bestimmtheitsmaß von 1,. Bei größerer Streuung um die Gerade sinkt R², wobei der theoretisch mögliche Minimalwert, beträgt. Es ist zu beachten, dass ein sehr niedriges Bestimmtheitsmaß bei der linearen Regression nicht bedeuten muss, dass zwischen den beiden Stichproben kein Zusammenhang vorliegt. In manchen Fällen handelt es sich vielmehr um eine nichtlineare Abhängigkeit, die beispielsweise durch die m n p Funktion a f ( b, c, d,...) oder a f (ln( b),ln( c),ln( d),...) zu parametrisieren ist (Leyer et al. 27, Schönwiese 26) Bestimmung der Prognosegüte in Abhängigkeit von der Jahreszeit Die Prognosegüte wird mit Hilfe der Größen Trefferrate (TR) und Falschalarmrate (FA) beschrieben (vgl ). Um TR und FA in den einzelnen Monaten zu berechnen, wurden die Häufigkeiten verpasster Böen ( B ), bewarnter Böen ( J ) und überflüssiger Warnungen ( W ) für jeden Monat über die fünf Jahre aufsummiert und daraus die gewünschten Größen abgeleitet. Es ist hierbei zu beachten, dass sich falsche Werte ergeben, wenn vorweg die Treffer- und Falschalarmrate für die Einzelmonate ausgerechnet und anschließend über den Fünfjahreszeitraum gemittelt werden. Dieses Problem wird am besten anhand eines Beispiels verständlich: Im Januar 25 wurde 1-mal J und -mal B verzeichnet, im Januar 26 hingegen 1-mal J und 1-mal B, was einer Trefferrate von,92 entspricht. Wird die zweite, falsche Methode benutzt, ergibt sich für den Januar 25 TR=1, und für den Januar 26 TR=,5, also im Mittel TR=,75. Die Böen im Januar 26 erhalten bei letzterer Rechnung also automatisch ein höheres Gewicht als die des vorhergehenden Jahres. 48

63 4.2.1 Bestimmung der Prognosegüte für ausgewählte Richtungssektoren Während Trefferrate und Falschalarmrate innerhalb eines Seeteils definitionsgemäß räumlich nicht variieren, kann die Windrichtung an den zugehörigen Stationen unterschiedlich sein. Daraus ergab sich die Notwendigkeit, für jeden Seeteil eine sogenannte Repräsentativstation auszuwählen, für die die Richtungsabhängigkeit der Prognosegüte durchgeführt wurde. Im Westteil fiel die Wahl auf Sipplingen, im Mittelteil auf Friedrichshafen und im Ostteil auf Altenrhein, da Sipplingen und Friedrichshafen beide zu den starkwindreicheren Stationen gehören und Altenrhein die meisten Föhnereignisse registriert. Anschließend wurden alle Messwerte bis auf die des Intervalls zwischen 4. und 5. Minute jeder Stunde von der Analyse ausgeschlossen, um die Null-Werte der deutschen Stationen bei Schwachwind zu verlieren (siehe Kap ). Es erschien außerdem sinnvoll, nur all jene Termine zu berücksichtigen, an denen die Windrichtung an allen Stationen eines Seeteils entweder im gleichen Sektor lag wie an der Repräsentativstation oder in einem der direkt benachbarten. Wie in Kap. 5.3 gezeigt wird, weisen nun aber einige Sektoren der Windrose keine oder nur sehr wenige Starkwindereignisse auf. Dies hat niedrige Häufigkeiten der Wertungen J, B und W zur Folge und die Berechnung von TR und FA ist deshalb wenig sinnvoll. Insbesondere kann es passieren, dass TR mathematisch nicht definiert ist, wenn im Bezugszeitraum weder bewarnte noch verpasste Böen auftraten (Division durch ). Dies gilt analog auch für die Falschalarmrate. Aus diesem Grund wurden nur diejenigen Sektoren betrachtet, in denen an der jeweiligen Repräsentativstation regelmäßig Starkwind zu verzeichnen war. Die Auswahl der Sektoren ist daher in den drei Seeteilen verschieden Richtungsbezogene Betrachtung verpasster Böen Um herauszufinden, aus welchen Richtungen die Winde vorzugsweise wehen, die an den beiden Stationen des Ostteils verpasste Starkwind- und Sturmböen verursachen, muss ermittelt werden, wie viele der Böen-Wertungen B auf Lindau zurückgehen und wie viele auf Altenrhein. Dazu werden zunächst in Abhängigkeit von der Windrichtung in Dekagrad die 1-Minuten- Intervalle aller Stunden gezählt, die im Ostteil mit B belegt sind. Nicht jedes B bedeutet aber, dass an beiden Stationen eine Böe verpasst wurde. Von den gezählten Intervallen fallen deshalb alle weg, in denen an der jeweiligen Station eine Spitzenböe von höchstens 27 kn registriert wurde, denn in diesen Fällen muss das B einer Böe an der anderen Station geschuldet sein. Damit ergibt sich nach Stationen getrennt für jede Windrichtung die Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit unbewarnten Böen. Da in Folge des bekannten Beschleunigungseffekts Falschalarme deutlich häufiger auftreten als verpasste Böen, läge es nun nahe, anstatt der Häufigkeit von B die der unnötigen Warnungen ( W ) zu zählen. Dies ist jedoch aus logischen Gründen nicht möglich. Das Ereignis verpasste Böe lässt sich eindeutig einem 1-Minuten-Intervall zuordnen. Es lässt sich also genau sagen, welches 1- Minuten-Intervall zur Wertung B führte. Dagegen bezieht sich das Ereignis unnötige Warnung nicht auf ein 1-Minuten-Intervall sondern auf den Zeitraum von einer Stunde. Wird z.b. um 14: Uhr ein W notiert, so ist der Grund für die Überflüssigkeit der Warnung, dass in jedem 1-Minuten- Intervall innerhalb der zugehörigen Stunde zu niedrige Geschwindigkeiten gemessen wurden, und es ist deshalb nicht möglich, ein 1-Minuten-Intervall zu ermitteln, das die Ursache für den Fehler war. Eine Überschreitung der 23-kn-Schwelle um 14:1 Uhr hätte die Warnung ebenso gerechtfertigt wie eine um 14:4 Uhr. Da aber im Allgemeinen auch in jedem 1-Minuten-Intervall eine unterschiedliche Windrichtung gemessen wird, kann eine überflüssige Warnung unmöglich einer Richtung zugeordnet werden. 49

64 Die Unsicherheit bezüglich der Entwicklung des Windfeldes kann entweder zu verpassten Böen oder überflüssigen Warnungen führen, so dass die Richtungsverteilungen beider als ähnlich angenommen werden. 5

65 5 Häufigkeit von Starkwind- und Sturmereignissen im Zeitraum 25 bis Vergleich der einzelnen Stationen Geschwindigkeitsspektren In diesem Abschnitt werden die Geschwindigkeitsspektren ausgewählter Stationen bestimmt. Dies erfolgt durch die Definition von Geschwindigkeitsklassen, wobei Klasse 1 die Werte kn bis 2 kn umfasst, die zweite Klasse 3 bis 4 kn und die n-te Klasse 2n-1 bis 2n kn. In diesen Klassen werden die zugehörigen Messwerte gezählt und daraus eine Häufigkeitsverteilung erstellt. Für Informationen zur Lage der Stationen sei auf Tab. 4.1 sowie die Karte im Anhang (Abb. A1 und A2) verwiesen. Abb. 5.1 zeigt das Geschwindigkeitsspektrum für drei Stationen des Westteils, Espasingen, Steckborn und Sipplingen. Sowohl in Espasingen als auch Steckborn sind die beiden schwachwindigsten Klassen am häufigsten, während sich dieses Maximum in Sipplingen zur 3. Klasse verschiebt. Die Erklärung hierfür ist die hohe Lage der Sipplinger Station, die eine weniger ausgeprägte Modifikation des Windfeldes und reibungsbedingte Abbremsung der Böen zur Folge hat. 1 9 Esp Ste Sip 8 7 absolute Häufigkeit Max. Böengeschwindigkeit [kn] in Klassen Abb. 5.1: Geschwindigkeitsspektrum der Stationen Espasingen, Steckborn und Sipplingen. Auf der Abszisse ist für jede Klasse der obere Wert angegeben Bei mittleren Geschwindigkeiten (5 kn bis 14 kn) nimmt Sipplingen weiterhin klar den ersten Rang ein. Alle Klassen oberhalb von 2 kn sind hingegen in Steckborn am häufigsten, Starkwinde und Stürme werden dort also besonders begünstigt. Ursache dafür sind Kanalisierungseffekte über dem 51

66 schmalen Untersee und im Bereich des Hochrheinausflusses, die für eine markante Beschleunigung des Windes sorgen. Abb. 5.2 zeigt in analoger Weise das Spektrum von Friedrichshafen (Mittelteil) und der beiden Ost- Stationen Lindau und Altenrhein. Altenrhein ist klar am schwachwindigsten und weist dementsprechend ein ausgeprägtes Maximum in der ersten Klasse auf. In Lindau und Friedrichshafen verschiebt sich dieses Maximum in die zweite Klasse, wobei sich beide Stationen im gesamten Bereich des Spektrums kaum unterscheiden. 1 9 Fri Alt Lin 8 7 absolute Häufigkeit Max. Böengeschwindigkeit [kn] in Klassen Abb. 5.2: Geschwindigkeitsspektrum der Stationen Friedrichshafen, Altenrhein und Lindau Vergleich der mittleren Starkwindböengeschwindigkeiten an den Stationen Eine weitere interessante Art der Charakterisierung von Messstationen ist der Vergleich der mittleren Starkwindböengeschwindigkeiten. Zu deren Berechnung wird das arithmetische Mittel lediglich über Werte gebildet, die mindestens 25 kn erreichen (Warnschwelle für Starkwind). Auf diese Weise kann die mittlere Intensität der Starkwinde an den Bodenseestationen untersucht werden, ohne dabei die nicht relevanten Schwachwinde mit zu berücksichtigen. Die höchsten Werte nimmt die mittlere Starkwindböengeschwindigkeit laut Abb. 5.3 in Steckborn und Altenrhein an (Überschreitung der 3-kn-Schwelle). Steckborn fiel schon bei der Betrachtung des Geschwindigkeitsspektrums in Kap durch eine Favorisierung hoher Windstärken auf. Bei der Analyse der Starkwindhäufigkeiten in Kap. 5.2 und 5.3 wird sich zudem herausstellen, dass Steckborn auch dort erheblich aus der Menge der übrigen Stationen hervorsticht. Auch für die Station Altenrhein sind hohe Werte der Starkwindböengeschwindigkeit plausibel, denn sie ist im Vergleich zu den anderen Bodenseestationen am häufigsten von Föhndurchbrüchen betroffen, die durch die Kanalisierung im Rheintal beträchtliche Stärke annehmen können. Zwar weist Altenrhein vergleichsweise wenige Starkwindereignisse auf (vgl. Kap und 5.3.1), diese fallen dann im Mittel aber stärker aus als an anderen, starkwindreicheren, Stationen. Die Bedeutung der Föhnstürme in Altenrhein wird durch die Sturmwindrose in Abb (Kap ) verdeutlicht. 52

67 Bemerkenswert ist des Weiteren, dass das Mittel in Lindau um fast 1 kn niedriger ausfällt als an der Nachbarstation Altenrhein, da weniger der starken Föhnstürme bis Lindau vordringen können. Ansonsten zeigt sich, dass die mittlere Geschwindigkeit im Westteil des Sees niedriger ausfällt als im Mittel- und Ostteil. Dies ist auf die Beschleunigung der vorherrschend westlichen Winde über der reibungsarmen Seeoberfläche zurückzuführen, die zu einer Zunahme der Windstärke von West nach Ost führt mittl. Böengeschwindigkeit [kn] Gai Esp Ste Sip Kon Güt Alt Lin Fri Abb. 5.3: Mittlere Böengeschwindigkeit an den neun Stationen. Bei der arithmetischen Mittelung werden nur Werte ab 25 kn (Starkwind und Sturm) berücksichtigt Station Korrelation zwischen den Stationen in Bezug auf die Windgeschwindigkeit Die Windverhältnisse über dem Bodensee werden in dieser Arbeit anhand der Zeitreihen der neun Messstationen untersucht (vgl. Kap. 4.1 und Abb. A1 und A2 im Anhang). Zu Beginn der statistischen Analyse soll nun deren Korrelation bestimmt werden. In Abb. 5.4 ist der Korrelationskoeffizient r bezogen auf die Böengeschwindigkeit dargestellt. Bezugszeitraum sind wie immer in den folgenden Analysen die Jahre 25 bis 29. Die Station Konstanz wird nicht in die Korrelationsanalyse miteinbezogen, da sie als einzige auf der Basis von 6-Minuten-Intervallen misst, während sonst ein 1-minütiges Messintervall verwendet wird.,8,7 Korrelationskoeffizient,6,5,4,3,2,1 GaiLin EspLin SipLin AltGai AltEsp SteLin GütLin GaiFri FriAlt SteAlt GütAlt SipFri EspFri LinAlt Stationspaare 53 FriLin GaiGüt SipGüt SteFri GaiSip SteSip GaiSte EspGüt FriGüt GaiEsp SteEsp EspSip SteGüt Abb. 5.4: Korrelationskoeffizient r in Bezug auf die Böengeschwindigkeit für alle Stationspaare

68 Vergleichsweise schwach korreliert sind die Stationen, die am weitesten auseinander liegen. Dabei hat das Stationspaar Gailingen-Lindau mit einem Wert von unter,4 den kleinsten Korrelationskoeffizienten. Dies legt die Vermutung nahe, dass benachbarte Stationen die stärksten Korrelationen aufweisen, was sich aber nur teilweise bestätigt. Beispielsweise erreicht der Korrelationskoeffizient für das Paar Lindau-Altenrhein nur einen Wert von,6, wohingegen die Zeitreihe von Steckborn mit der von Güttingen auf einem Niveau von mehr als,7 korreliert ist, obwohl die letzteren Stationen weiter auseinander liegen als die ersteren. Dafür weisen die Nachbarstationen Espasingen und Sipplingen trotz ihrer unterschiedlichen Höhenlage eine sehr gute Korrelation auf. Interessant ist außerdem, dass Gailingen und Espasingen stark korreliert sind, obwohl diese Stationen an den Enden zweier verschiedener Seearme liegen; gleiches gilt für die Korrelationen zwischen Steckborn und Espasingen sowie Steckborn und Sipplingen. Dieses Verhalten ist auf die vorherrschende Stellung der zonalen Windkomponente zurückzuführen. So kommen, wie in Kap. 5.3 gezeigt wird, die meisten Starkwinde aus West bis Südwest, wobei sie entweder den Weg durch das Hochrheintal über Gailingen, Steckborn und den Untersee oder alternativ über den Überlinger See wählen. Ein Anschwellen oder Abflauen des Windes findet folglich über beiden Seearmen etwa gleichzeitig statt, wobei beim Vergleich einer Station im Westund einer im Mittelteil im Allgemeinen ein zeitlicher Versatz zu beobachten ist. 5.2 Saisonale Variation der Starkwindhäufigkeiten Starkwind Jahreszeitliche Variation In den folgenden vier Diagrammen (Abb. 5.5/Abb. 5.6) ist für die vier Jahreszeiten die absolute Häufigkeit von Messintervallen aufgetragen, in denen Starkwindböen registriert wurden. Die Wetterwarte Konstanz verwendet 6-minütige Intervalle, an allen anderen Stationen beträgt die Intervalllänge grundsätzlich 1 Minuten (vgl. Kap ). Die Jahreszeiten sind meteorologisch definiert, d.h. Dezember, Januar und Februar bilden den Winter, März, April, Mai den Frühling, Juni, Juli, August den Sommer und die verbleibenden drei Monate den Herbst. Für Informationen zur Lage der Stationen sei auf Tab. 4.1 sowie die Karte im Anhang (Abb. A1 und A2) verwiesen. Anzahl 6'-Intervalle Kon Anzahl 1'-Intervalle Gai Esp Sip Ste Frühling Sommer Herbst Winter Jahreszeit Frühling Sommer Herbst Winter Jahreszeit Abb. 5.5: Absolute Häufigkeit von 6-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen von 25 bis 33 kn (Starkwind) in Konstanz (links) und von 1-Minuten-Intervallen an den Stationen des Westteils (Gailingen, Espasingen, Sipplingen und Steckborn, rechts) Betrachtung der Jahreszeiten (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29). Im oberen Bereich der Ordinate ist die Skalierung zur besseren Lesbarkeit verschieden (dunkle Färbung) 54

69 Anzahl 1'-Intervalle Fri Güt Anzahl 1'-Intervalle Alt Lin Frühling Sommer Herbst Winter Jahreszeit Frühling Sommer Herbst Winter Jahreszeit Abb. 5.6: Absolute Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen von 25 bis 33 kn (Starkwind) an den Stationen des Mittelteils außer Konstanz (Friedrichshafen und Güttingen, links) und des Ostteils (Altenrhein und Lindau, rechts) Betrachtung der Jahreszeiten (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) An allen Bodenseestationen bis auf Lindau sind Sommer und Herbst die starkwindärmsten Jahreszeiten, wobei im Herbst immer mehr Starkwinde registriert werden als im Sommer. Lindau stellt in dieser Hinsicht einen Sonderfall dar, da der Herbst hier nach dem Frühling den zweiten Rang einnimmt. Im Sommer ist die Zahl der Starkwindintervalle mit 122 außerdem um ein Vielfaches größer als an den meisten anderen Stationen. Steckborn ist mit 123 Intervallen als einzige Station genauso starkwindreich, alle anderen Stationen des Westteils außer Konstanz liegen nur bei Werten zwischen 2 und 3, bemerkenswerterweise sind es an der zweiten Oststation Altenrhein nur 57. Letzterer Unterschied erklärt sich daraus, dass Winde aus West bis Südwest in Altenrhein um einiges stärker durch die ansteigende Topographie auf der schweizerischen Seite abgeschattet werden als in Lindau. Steckborn sticht aufgrund seiner in allen Jahreszeiten deutlich erhöhten Zahl von Starkwindereignissen hervor. So treten dort im Frühling durchschnittlich Minuten-Intervalle mit Starkwind auf, also rund 2 mehr als in Sipplingen. Diese Sonderstellung Steckborns wird bei Betrachtung der Topographie verständlich. Westwinde beschleunigen während ihres Weges durch das Hochrheintal aufgrund der Verengung des Strömungsquerschnitts und der daraus folgenden Verdichtung der Stromlinien. Beim Austritt aus dem Tal nimmt die Windstärke über der reibungsarmen Wasserfläche nochmals zu, so dass die Windgeschwindigkeit an der Station Steckborn im Allgemeinen höher ausfällt als an den übrigen Messpunkten. Von besonderem Interesse sind ferner die großen Unterschiede der Starkwindhäufigkeiten in Espasingen (Westteil) und dem sehr nahe gelegenen Sipplingen (Westteil). So werden in Espasingen in allen Jahreszeiten weniger Ereignisse gemessen als in Sipplingen. Espasingen befindet sich am äußersten Ende des Überlinger Sees und wird bei südwestlicher Anströmung stark vom Bodanrück abgeschattet, bei NO-Wind ist ebenfalls mit leichter Abschattung durch die ansteigende Topographie zu rechnen. Im Gegensatz dazu liegt Sipplingen auf einer Anhöhe und das dort gemessene Windfeld ist dementsprechend deutlich weniger von Reibungseffekten verfälscht. Dies erklärt den großen Unterschied in der Starkwindhäufigkeit. Die Stationen Friedrichshafen (Mittelteil) und Güttingen (Mittelteil) zeigen qualitativ einen vergleichbaren Jahresgang, die Häufigkeit ist in Friedrichshafen aber grundsätzlich höher. Das Windfeld von Güttingen wird bei Winden aus Süd bis Südwest stark von der Orographie des schweizerischen Voralpenlandes beeinflusst und die Windgeschwindigkeit entsprechend durch Abschattung herabgesetzt. Friedrichshafen profitiert im Gegensatz dazu bei den genannten Richtungen von einem langen Anströmungsweg über die reibungsarme Wasseroberfläche und kann daher gerade bei West- bis Südwestwinden erhöhte Windstärken verzeichnen, was die unterschiedlichen Starkwindhäufigkeiten begründet. 55

70 Bemerkenswert ist überall die starke Ausprägung des sommerlichen Minimums, die anhand von Tab. 5.1 deutlich wird. Bei Betrachtung des Quotienten q (Anzahl der Starkwindintervalle im Frühling geteilt durch Anzahl der Starkwindintervalle im Sommer) fällt auf, dass die quantitativen Unterschiede zwischen den einzelnen Stationen sehr groß sind: Grundsätzlich lässt sich ein klares West-Ost-Gefälle erkennen, so ist der Quotient in Sipplingen mehr als sechsmal so groß wie in Lindau. Dies bedeutet, dass der Unterschied zwischen Frühling und Sommer im Westteil größer ausfällt als im Ostteil. Lediglich die Werte von Steckborn und Friedrichshafen passen nicht ganz in dieses Muster. Da das Frühjahrsmaximum im Westteil durchschnittlich nicht stärker ausgeprägt ist als im Ostteil des Sees, sind die beobachteten Unterschiede des Quotienten ausschließlich auf die Starkwindhäufigkeiten im Sommer zurückzuführen (siehe Abb. 5.5 und Abb. 5.6). Tab. 5.1: Quotient q aus abs. Häufigkeit von Starkwindintervallen im Frühling und im Sommer (jeweils 1. Zeile) und Quotient r aus abs. Häufigkeit im Frühling und Winter (jeweils 2. Zeile) Westteil Gailingen Espasingen Sipplingen Steckborn q 5,16 7,27 7,82 3,7 r 1,35 1,5,66,99 Mitte Friedrichshafen Güttingen Konstanz - q 1,91 3,39 3,82 - r,9,89 1,18 - Ostteil Altenrhein Lindau - - q 2,89 1, r 1,28 1, In Sipplingen, Steckborn, Friedrichshafen und Güttingen liegt die Zahl der Starkwindintervalle in den Wintermonaten höher als im Frühjahr, an den anderen fünf Stationen ist es umgekehrt, wobei die relativen Unterschiede gering sind. Hierzu wurde in Tab. 5.1 der Quotient r (Anzahl der Starkwindintervalle im Frühling geteilt durch Anzahl der Starkwindintervalle im Winter) eingetragen. Mit r =,66 weichen die absoluten Häufigkeiten in den beiden Jahreszeiten an der Station Sipplingen am stärksten voneinander ab, ansonsten reichen die Werte von,89 bis 1,35. Aufgrund des gegebenen Stichprobenumfangs sind diese Ergebnisse allerdings statistisch nicht unbedingt repräsentativ. Monatliche Variation Um einen noch detaillierteren Einblick in die jahreszeitlichen Unterschiede zu gewinnen, wurden zusätzlich Häufigkeitsverteilungen für die Monate erstellt. Im Folgenden sind nur diejenigen des West- und Ostteils (Abb. 5.7 und Abb. 5.8) abgebildet, die Verteilungen für Konstanz und den Mittelteil sind im Anhang zu finden. Die statistische Signifikanz wurde mithilfe eines ²-Tests geprüft. Die Monate November bis März zeichnen sich durch hohe Starkwindhäufigkeiten aus, die übrigen Monate durch deutlich niedrigere, mit geringerem Jahresgang im Ostteil des Sees. Die Ursache für diese Saisonalität ist die allgemein in den Wintermonaten höhere Baroklinität, wodurch deutlich öfter zyklonaler Starkwind auftritt. Im Januar weisen die Starkwindhäufigkeiten an den einzelnen Stationen große Unterschiede auf (vgl. Abb. 5.7 und Abb. 5.8), insbesondere stechen Steckborn und Sipplingen durch erhöhte Häufigkeitswerte hervor. 56

71 Gai Esp Sip Ste 1 Anzahl 1'-Intervalle Januar Februar März April Mai Juni Juli August September Oktober November Dezember Monat Abb. 5.7: Absolute Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen von 25 bis 33 kn (Starkwind) an den Stationen im Westteil (Gailingen, Espasingen, Sipplingen und Steckborn) Betrachtung der Monate (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29). Im oberen Bereich der Ordinate ist die Skalierung zur besseren Lesbarkeit verschieden (dunkle Färbung) 12 Alt Lin 1 8 Anzahl 1'-Intervalle Januar Februar März April Mai Juni Juli August September Oktober November Dezember Monat Abb. 5.8: Absolute Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen von 25 bis 33 kn (Starkwind) an den Stationen im Ostteil (Altenrhein und Lindau) Betrachtung der Monate (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) Der starkwindreiche März wird im Folgenden durch einen Vergleich mit dem Januar näher untersucht. Bei Betrachtung des Quotienten s (Anzahl Starkwindintervalle im März geteilt durch Anzahl Starkwindintervalle im Januar) fällt auf, dass die Werte zufällig verteilt sind (Tab. 5.2). Insbesondere ist kein West-/Ostgefälle erkennbar. Während in Gailingen im März mehr als doppelt so oft Starkwind gemessen wird wie im Januar, gibt es in Friedrichshafen so gut wie keinen Unterschied zwischen beiden Monaten. Auffällig ist zudem wieder der große Unterschied zwischen den benachbarten Westteil-Stationen Espasingen und Sipplingen (vgl. Abschnitt Jahreszeitliche 57

72 Variation ). In Espasingen werden im März fast doppelt so viele Zeitintervalle mit Starkwind registriert wie im Januar (s = 1,93), in Sipplingen beträgt der Quotient dagegen nur 1,9. Tab. 5.2: Quotient s aus abs. Häufigkeit von Starkwindintervallen im März und im Januar Westteil Gailingen (Gai) Espasingen (Esp) Sipplingen (Sip) Steckborn (Ste) s 2,26 1,93 1,9 1,49 Mitte Friedrichshafen (Fri) Güttingen (Güt) Konstanz (Kon) - s 1,1 1,24 1,85 - Ostteil Altenrhein (Alt) Lindau (Lin) - - s 1,53 1, Tab. 5.3 gibt einen Überblick über die Irrtumswahrscheinlichkeiten ( ²-Test), mit denen die Nullhypothese Häufigkeiten von November bis März gleichverteilt abgelehnt werden kann (Alternativhypothese: Überzufälliges Maximum im März ). Während die Abweichungen an den Stationen Gailingen, Espasingen und Steckborn bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von,1% als hochsignifikant zu bewerten sind, sollte ansonsten die Nullhypothese angenommen werden. Tab. 5.3: Irrtumswahrscheinlichkeit, mit der das Häufigkeitsmaximum im März als überzufällig gewertet werden kann. Abkürzungen: Gai(lingen), Ste(ckborn), Esp(asingen), Sip(plingen), Kon(stanz), Fri(edrichshafen), Güt(tingen), Alt(enrhein), Lin(dau) Station Gai Ste Esp Sip Kon Fri Güt Alt Lin (März),1,1, Der ²-Test widerspricht im Falle von Gailingen, Steckborn und Espasingen dem Quotienten r (Verhältnis zwischen den Starkwindhäufigkeiten im Frühling und Winter), der keine wesentlichen Unterschiede zwischen den beiden Jahreszeiten ergeben hat. Um zu prüfen, ob eines der fünf Jahre eine deutlich erhöhte Starkwindhäufigkeit aufweist (Ausreißerjahr), wird für den Monat März der Quotient aus der Anzahl der Starkwindintervalle in den einzelnen Jahren und derjenigen im Gesamtzeitraum berechnet (Tab. 5.4). Ist dieser Wert in allen Jahren ungefähr gleich, kann das Ergebnis des Signifikanztests als bestätigt bewertet werden. Die Sichtung des Datenmaterials zeigt dagegen, dass der März 28 durch seine hohen Häufigkeitswerte deutlich gegenüber den übrigen Jahren heraussticht, was zu einer Verfälschung des ²-Tests führt. Der Grund dafür war der intensive und lang anhaltende Sturm Emma Anfang März 28 (vgl. Kap ). Trotz der sehr niedrigen Irrtumswahrscheinlichkeiten, die sich aus dem ²-Test ergeben, sollte daher für alle Stationen die Nullhypothese angenommen werden, nach der das Märzmaximum rein zufällig ist. Tab. 5.4: Quotient aus der Starkwindhäufigkeit (1-Minuten-Intervalle) im März der jeweiligen Jahre und über alle Märze summiert. Betrachtet werden nur die Stationen Gailingen, Steckborn und Espasingen, an denen das Märzmaximum laut Tab. 5.3 hochsignifikant ist Station Gailingen,8,168,196,431,125 Espasingen,143,128,181,43,117 Steckborn,8,195,188,372,165 Bei Betrachtung der starkwindarmen Monate April bis Oktober (siehe Abb. 5.7 und Abb. 5.8) fällt an einigen Stationen ein unerwartetes Muster auf. So zeichnen sich Mai, Juli und September bevorzugt durch höhere Häufigkeitswerte aus als April, Juni, August und Oktober. Wird eine Irrtumswahrscheinlichkeit von 1% als Grenze für hohe Signifikanz gewählt, ist diese Abweichung in Lindau, Friedrichshafen, Steckborn und Sipplingen in mehreren Monaten überzufällig. Im Falle von Konstanz ist das beschriebene Verhalten im Histogramm (Anhang) zwar klar sichtbar, wegen des 6-minütigen Messintervalls liegt aber eine zu kleine Stichprobe vor. An der Station Altenrhein fällt im Juli eine klare Abweichung auf, die mit einer Irrtumswahrscheinlich von lediglich 5% ebenfalls als überzufällig angesehen werden kann In Tab. 5.5 ist für jede Station die 58

73 Irrtumswahrscheinlichkeit angegeben, mit der die Nullhypothese ( Abweichung nur zufällig ) abzulehnen ist. Tab. 5.5: Irrtumswahrscheinlichkeit, mit der Häufigkeitsmaxima in den Monaten Mai, Juli und September als überzufällig gewertet werden können. Kein Eintrag bedeutet, dass das Maximum überhaupt nicht sichtbar ist. Abkürzungen: Ste(ckborn), Gai(lingen), Esp(asingen), Sip(plingen), Kon(stanz), Fri(edrichshafen), Güt(tingen), Alt(enrhein), Lin(dau) Station Ste Gai Esp Sip Kon Fri Güt Alt Lin (Mai),1 1 1,1 3,1 - -,1 (Juli), ,5 3,1-5 1 (Sep) Wie bei der vorausgehenden Untersuchung der Märzanomalie werden hier analog für die Monate Mai, Juli und September Quotienten aus der Anzahl der Starkwindintervalle in den einzelnen Jahren und derjenigen im Gesamtzeitraum berechnet. In Tab. 5.6 sind die Ergebnisse für die Maianomalie und in Klammern für die Septemberanomalie dargestellt, in Tab. 5.7 diejenigen für die Julianomalie. Tab. 5.6: Quotient aus der Starkwindhäufigkeit (1-Minuten-Intervalle) im Mai der jeweiligen Jahre und der über alle Jahre (Monat Mai) summierten Häufigkeit. Betrachtet werden nur die Stationen Gailingen, Steckborn, Espasingen, Sipplingen, Friedrichshafen und Lindau, an denen das Maimaximum laut Tab. 5.5 hochsignifikant ist. In der zweiten Spalte jedes Jahres sind für Sipplingen und Lindau die analog berechneten Quotienten für das Septembermaximum angegeben Station Steckborn,11 -,19 -,48 -,7 -,15 - Gailingen,15 -,24 -,56 -, -,5 - Espasingen,7 -,13 -,75 -, -,5 - Sipplingen,13,41,21,,54,3,7,52,5,5 Fri,6 -,7 -,62 -,11 -,14 - Lin,11,26,15,4,51,13,17,36,7,21 Tab. 5.7: Quotient aus der Starkwindhäufigkeit (1-Minuten-Intervalle) im Juli der jeweiligen Jahre und der über alle Jahre (Monat Juli) summierten Häufigkeit. Betrachtet werden nur die Stationen Steckborn, Friedrichshafen, Altenrhein und Lindau, an denen das Julimaximum laut Tab. 5.5 hochsignifikant ist Station Ste,24,2,46,11,16 Fri,17,4,43,12,23 Alt,16,5,44,17,18 Lin,16,11,38,8,28 Es zeigt sich, dass in Bezug auf die Monate Mai und Juli das Jahr 27 eindeutig am starkwindreichsten war und ein Vielfaches der Anzahl von 1-Minuten-Intervallen mit Starkwind aufwies, die in jedem der übrigen Jahre registriert wurde. Bei Betrachtung des Monats Mai wird dies am klarsten in Espasingen, wo im Jahr 27 75% der Starkwindintervalle auftraten. Das Maximum im September hingegen ist zu einem großen Teil auf die Jahre 25 und 28 zurückzuführen. In Sipplingen gab es 26, 27 und 29 nur sehr selten Geschwindigkeiten über 25 kn, während 28 52% und 25 41% aller Starkwindintervalle registriert wurden. Bei Betrachtung der Station Lindau wiederholt sich dieses Bild, wenngleich die Unterschiede zwischen den Jahren weniger stark ausgeprägt sind. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass auch die zuerst als signifikant bewerteten Häufigkeitsmaxima in den Monaten Mai, Juli und September aufgrund singulärer Spitzen in den Jahren 25, 27 und 28 als zufällig anzusehen sind. 59

74 5.2.2 Sturm Jahreszeitliche Variation Während bei der Betrachtung der Starkwindhäufigkeiten keine großen Unterschiede zwischen Frühjahr und Winter auffielen, verhält es sich bei den Stürmen grundlegend anders, wie in Abb. 5.9 dargestellt. Hier sind die Sturmhäufigkeiten in den vier meteorologischen Jahreszeiten für den Westteil und Ostteil des Bodensees gezeigt. Die Histogramme für Konstanz und die Mitte des Bodensees befinden sich im Anhang. Der Winter ist an allen Stationen mit Ausnahme von Sipplingen sturmreicher, wobei beachtet werden muss, dass der vergleichsweise kleine Stichprobenumfang eine teils niedrige Repräsentativität der Ergebnisse zur Folge hat Anzahl 1'-Intervalle Gai Esp Sip Ste Frühling Sommer Herbst Winter Jahreszeit Anzahl 1'-Intervalle Frühling Sommer Herbst Winter Jahreszeit Abb. 5.9: Absolute Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen ab 34 kn (Sturm) im Westteil (Gailingen, Espasingen, Sipplingen und Steckborn, links) und Ostteil (Altenrhein und Lindau, rechts) Betrachtung der Jahreszeiten (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29). Beim Wert 7 ändert sich die Skalierung der Ordinate, weshalb die Balken in diesem Bereich dunkel eingefärbt sind Von dieser Beobachtung abgesehen, gleicht die jahreszeitliche Sturmhäufigkeitsverteilung qualitativ derjenigen für die Starkwinde. Grundsätzlich tritt das Häufigkeitsminimum im Sommer ein und wird gefolgt von einem Anstieg zum Winter hin. In Lindau sind im Herbst nun keine ungewöhnlich hohen Werte mehr zu verzeichnen, so dass diese Station ihre Sonderstellung, die sie bei den Starkwinden inne hatte, bei Betrachtung der Stürme verliert Wie es Tab. 5.8 verdeutlicht, ist der Unterschied der Starkwindhäufigkeiten im Frühjahr und Winter in Gailingen, Friedrichshafen und Güttingen hochsignifikant ( ²-Test) und auch in Steckborn und Lindau kann die Nullhypothese eines rein zufälligen Unterschiedes verworfen werden. Tab. 5.8: Irrtumswahrscheinlichkeit, mit der die Differenz der Sturmhäufigkeiten im Winter und Frühjahr als überzufällig gewertet werden kann Station Gai Ste Esp Sip Kon Fri Güt Alt Lin,1 2, Dieses Ergebnis bestätigt die theoretischen Überlegungen, nach denen die Baroklinität in den Wintermonaten am höchsten ausfällt, was zur Folge hat, dass sich hier die intensivsten Zyklonen entwickeln, die Sturmböen also häufiger und stärker sind als in den anderen Jahreszeiten. Die Station Altenrhein unterliegt bei Südwest- und Weststürmen Abschattungseffekten und ist daher vom restlichen See teilweise entkoppelt. Außerdem stehen viele der dort registrierten Stürme mit Föhnereignissen in Verbindung, deren Häufigkeitsmaximum im Mai ist (vgl. Kap ), was zusammen die hohe Irrtumswahrscheinlichkeit erklärt. Auch in Konstanz sollte bei Verwendung eines nur fünfjährigen Datensatzes in Verbindung mit dem 6-minütigen Messintervall die Nullhypothese angenommen werden. Dagegen überrascht die Tatsache, dass an der Station Sipplingen überhaupt kein Häufigkeitsmaximum im Winter vorliegt. Alt Lin 6

75 Monatliche Variation Im Folgenden sollen nun wieder zur detaillierteren Analyse die Monatsverteilungen betrachtet werden. Hier ist allerdings noch mehr als bei der Jahreszeitendarstellung das Problem der zu kleinen Stichproben gegeben. Die Häufigkeitsverteilungen für den West- und Ostteil des Bodensees sind in Abb. 5.1 und Abb dargestellt, diejenigen für Konstanz und den Mittelteil befinden sich im Anhang. In Tab. 5.9 sind für verschiedene Aussagen die Irrtumswahrscheinlichkeiten angegeben, mit denen die Nullhypothese eines rein zufälligen Effekts gemäß ²-Test abgelehnt werden kann Gai Esp Sip Ste 4 35 Anzahl 1'-Intervalle Januar Februar März April Mai Juni Juli August September Oktober November Dezember Monat Abb. 5.1: Absolute Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen ab 34 kn (Sturm) im Westteil (Gailingen, Espasingen, Sipplingen und Steckborn) Monatsbetrachtung (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29). Beim Wert 4 ändert sich die Skalierung der Ordinate, weshalb die Balken in diesem Bereich dunkel eingefärbt sind 4 35 Alt Lin 3 Anzahl 1'-Intervalle Januar Februar März April Mai Juni Juli August September Oktober November Dezember Monat Abb. 5.11: Absolute Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen ab 34 kn (Sturm) im Ostteil (Altenrhein und Lindau) Monatsbetrachtung (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) 61

76 Tab. 5.9: Irrtumswahrscheinlichkeit, mit der Häufigkeitsmaxima in den Monaten Mai, Juli und Januar (2. bis 4. Zeile), Häufigkeitsminima im Februar und Dezember (5./6. Zeile) und eine Zweiteilung der sturmreichen Monate November bis März ( Winter, 1. Zeile, Erklärung im Text) als überzufällig gewertet werden können. Kein Eintrag bedeutet, dass die Abweichung überhaupt nicht sichtbar ist Station Gai Ste Esp Sip Kon Fri Güt Alt Lin (Winter), (Mai) - 2, (Juli) (Januar), (Februar) (Dezember) , Das erste herausragende Merkmal der Jahresgänge der Sturmhäufigkeit ist die Sonderstellung von Steckborn in allen Monaten. Wie schon bei den Starkwinden beobachtet, werden in Steckborn viel mehr Messintervalle mit Sturmböen registriert als an den anderen Stationen. Ansonsten wird bei Betrachtung der Abb. 5.1 und Abb deutlich, dass die Verteilungen einige Eigenheiten haben, die sich mit denen der Histogramme für die Starkwindfälle größtenteils nicht decken. Erneut ist eine sturmreiche Periode von November bis März von einer sehr sturmarmen in den restlichen Monaten zu unterscheiden, wobei die sturmreichen Monate wiederum zweigeteilt zu sein scheinen. In Gailingen, Espasingen, Sipplingen und Güttingen (im Anhang) werden von Januar bis März signifikant mehr Sturmintervalle registriert als von November bis Dezember (Tab. 5.9, Zeile Winter ). An den anderen Stationen ist diese Aussage jedoch nicht möglich. In Friedrichshafen (siehe Anhang) ist stattdessen im Dezember ein markantes, signifikantes Nebenminimum zu erkennen, das von einem sturmreichen November und Januar flankiert wird. Eine entsprechend dem Verfahren für Starkwindereignisse (analog zu Tab. 5.4, Tab. 5.6 und Tab. 5.7) durchgeführte Berechnung von Quotienten aus der Sturmhäufigkeit (1-Minuten-Intervalle) im November und Dezember bzw. Januar bis März der jeweiligen Jahre und den über diese Monate aller Jahre summierten Häufigkeiten ermöglicht keine eindeutigen, weiteren Erklärungsansätze. An vielen Stationen kommt es zu einem Zwischenminimum im Februar, das allerdings nur in Steckborn als überzufällig gewertet werden kann (Abb. 5.1 und Abb. 5.11). Im Gegensatz zu den Starkwinden liegt aber allgemein im März kein absolutes Maximum mehr vor. Der erneute Anstieg der Häufigkeit von Februar auf März passt nicht zu den theoretischen Erwartungen, nach denen die Baroklinität und damit auch die Sturmhäufigkeit nach dem Winter abnehmen. Ursache für diese Anomalie ist der intensive Sturm Emma Anfang März 28, der die mittlere Häufigkeit von Sturmintervallen im März verfälscht hat. Die sturmarmen Monate lassen keine verlässlichen Aussagen bezüglich ihrer Signifikanz zu, da die Häufigkeiten fast immer und überall nur wenig über Null liegen (Tab. 5.9). Lediglich in Altenrhein und Steckborn wird im Mai ein signifikantes Maximum registriert, ein weiteres Maximum im Juli (Friedrichshafen, Altenrhein und Lindau) ist hingegen als zufällig anzusehen. Im Rahmen der Untersuchung der Starkwinde wurde gezeigt, dass die Monate Mai und Juli im Jahr 27 viel windreicher waren als in den anderen Jahren und deshalb auch die zuerst als signifikant bewerteten Häufigkeitsmaxima in diesen Monaten als zufällig eingestuft werden müssen. Analog kann gezeigt werden, dass auf diesen Effekt ebenfalls die Mai- und Juli-Maxima der Sturmhäufigkeit zurückgehen. 62

77 5.2.3 Jahresgang des Korrelationskoeffizienten Zu Beginn der Analyse der Starkwindereignisse wurden die Korrelationskoeffizienten r zwischen allen Stationen außer Konstanz bezogen auf die Böengeschwindigkeit berechnet. Nun soll ergänzend geprüft werden, ob diese Korrelationen einem Jahresgang unterliegen. Für das folgende Diagramm (Abb. 5.12) wurden drei Stationspaare ausgewählt, davon zwei der gut korrelierten (Steckborn-Espasingen, Friedrichshafen-Güttingen) und ein schlecht korreliertes (Altenrhein- Espasingen).,9,8,7,6 Korrelationskoeffizient,5,4,3 SteEsp AltEsp FriGüt,2,1 Januar Februar März April Mai Juni Juli August September Oktober November Dezember Abb. 5.12: Jahresgang des Korrelationskoeffizienten für drei ausgewählte Stationspaare (Steckborn-Espasingen, Altenrhein-Espasingen und Friedrichshafen-Güttingen) Ein ausgeprägter Jahresgang ist nicht zu beobachten. Zwar schwankt der Wert des Korrelationskoeffizienten in allen drei Fällen etwas von Monat zu Monat, bei der zugrundeliegenden Datenmenge von fünf Jahren muss dies aber als zufällig angesehen werden. Die stärkste Oszillation zeigt das Stationspaar Altenrhein-Espasingen. Hier folgt dem absoluten Maximum in Juni (r =,58) eine rasche Abnahme zum absoluten Minimum im August (r =,32). Ein Grund dafür sind sicherlich die teils starken Föhndurchbrüche, die in Altenrhein einen wesentlichen Beitrag zu den Starkwind- und Sturmereignissen leisten und den Ostteil dadurch bei Südwind vom restlichen Bodensee entkoppeln. Die saisonale Verteilung der Föhnhäufigkeit resultiert in einer jahreszeitlichen Variation des Korrelationskoeffizienten. 5.3 Abhängigkeit von der Windrichtung Starkwind In diesem Kapitel werden die Richtungshäufigkeitsverteilungen der Starkwinde mit Hilfe von 12- teiligen Windrosen behandelt. Die Abb bis Abb zeigen die Verteilungen für die Stationen Sipplingen, Espasingen, Friedrichshafen, Altenrhein und Lindau, während die Windrosen der übrigen Messpunkte im Anhang zu finden sind. Um den Vergleich der verschiedenen Stationen zu 63

78 erleichtern, wurde der Wert 45 als oberes Ende aller Ordinaten gewählt. Hiervon weicht Steckborn aufgrund seiner hohen Häufigkeitswerte ab, Konstanz hat wegen der 6-minütigen Messintervalle ebenfalls eine andere Skala. 285 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < 195 Abb. 5.13: Windrose Sipplingen (links) und Espasingen (rechts). Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen von 25 bis 33 kn (Starkwind) für die zwölf Windrichtungssektoren (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) 285 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < 195 Abb. 5.14: Windrose Steckborn (links) und Friedrichshafen (rechts). Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen von 25 bis 33 kn (Starkwind) für die zwölf Windrichtungssektoren (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) 285 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < 165 Abb. 5.15: Windrose Altenrhein (links) und Lindau (rechts). Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen von 25 bis 33 kn (Starkwind) für die zwölf Windrichtungssektoren (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) Die erste grundlegende Beobachtung ist, dass es an allen Stationen eine ausgeprägte Hauptwindrichtung im Bereich von 225 bis 285 gibt. Diese wird im Folgenden als SW-W- Komponente bezeichnet. Die zweite Hauptwindrichtung liegt im Sektor von 15 bis 75, wobei diese interessanterweise in Steckborn auf 75 bis 15 gedreht ist (Abb. 5.14). Analog wird für sie die Bezeichnung NO-Komponente gewählt. Altenrhein fällt durch ein drittes Häufigkeitsmaximum

79 im Sektor von 165 bis 195 auf, in Lindau ist die SW-W-Komponente in den Südsektor hinein bis 165 erweitert, wenn auch bei niedrigen Häufigkeitswerten (Abb. 5.15). Dies ist auf Föhndurchbrüche zurückzuführen, von denen Altenrhein aufgrund seiner Lage öfter erfasst wird als Lindau. Bei Betrachtung der SW-W-Komponente weisen die Windrosen von Espasingen und Sipplingen einen wesentlichen Unterschied auf (Abb. 5.13). Während das Maximum in Sipplingen im Westsektor (255 < 285 ) auftritt und etwa halb so viele Starkwindintervalle im südlich benachbarten Westsüdwest-Sektor gemessen werden, liegt in Espasingen das Maximum im letztgenannten Sektor, wobei der Westsektor nur sehr schwach besetzt ist. Im Bereich von 195 bis 225 werden dagegen noch 65 Intervalle registriert, so dass die westliche Komponente des Spektrums in Espasingen einschließlich des Maximums nach rechts verschoben ist. Die Lage dieses Maximums variiert generell von Station zu Station. In Sipplingen, Steckborn, Altenrhein und Lindau wehen die meisten Starkwinde aus dem Westsektor, wohingegen Gailingen, Espasingen, Konstanz, Friedrichshafen und Güttingen maximale Häufigkeiten im Westsüdwest- Sektor aufweisen. Immer jedoch sind es diese beiden Richtungsbereiche, die in der Westhälfte der Windrose klar dominieren, wobei sich das Spektrum an einigen Stationen auch in die in beiden Richtungen angrenzenden Sektoren aufweitet, allerdings bei dort deutlich niedrigeren Häufigkeitswerten. In Lindau und Altenrhein werden zusätzlich zu den drei oben beschriebenen Hauptwindrichtungen regelmäßig im Sektor 285 < 315 Starkwinde gemessen, wobei diese Eigenschaft in Lindau deutlich ausgeprägter ist. Starkwinde im Ostteil des Sees aus dem genannten Sektor sind mit einer Beschleunigung der Luftströmung über der reibungsarmen Seefläche in Verbindung zu bringen, wodurch Windereignisse, die im westlichen Bodensee nur Böen unter 25 kn mit sich bringen, im Ostteil häufig die Warnschwelle überschreiten können. Auf diese Eigenheit des östlichen Bodensees wird in Kap genauer eingegangen. Von wenigen Ausnahmen abgesehen gibt es keine Starkwinde aus dem Nordsektor (345 < 15 ). Friedrichshafen steht dabei mit durchschnittlich 4,2 Jahresstunden an der Spitze der Bodenseestationen, während die Mittelwerte an den übrigen Messpunkten bis auf Steckborn (3, Stunden) durchweg unter 1 liegen. Auch laut Wagner (23) gibt es beispielsweise in Friedrichshafen und Güttingen nur Schwachwinde aus Nord. Für Winde geringer Intensität ist das Richtungsspektrum insgesamt breiter, wodurch sich die NO-Komponente bis in den Nordsektor hinein ausdehnt. Die NO-Komponente ist überall deutlich schwächer ausgeprägt als die SW-W-Komponente und erstreckt sich über einen schmaleren Bereich des Richtungsspektrums, wobei das Verhältnis beider Hauptwindrichtungen von Station zu Station variiert. Um ein Maß für die unterschiedliche Häufigkeit der beiden Komponenten zu bestimmen, wurde der Quotient t aus der maximalen Häufigkeit innerhalb der SW-W-Komponente und derjenigen innerhalb der NO-Komponente gebildet (Tab. 5.1). Tab. 5.1: Quotient t aus den Werten der beiden Sektoren, in denen innerhalb der SW-W-, bzw. NO-Komponente der maximale Häufigkeitswert erreicht wird, für Gailingen, Steckborn, Espasingen, Sipplingen, Konstanz, Friedrichshafen, Güttingen, Altenrhein und Lindau. Ein eingeklammerter Wert signalisiert, dass innerhalb von fünf Jahren nur einmal mindestens 25 kn aus einer Richtung der NO-Komponente gemessen wurde Station Gai Ste Esp Sip Kon Fri Güt Alt Lin t (952) 3,51 3,3 3,1 8,82 1,5 16, 45,6 5,64 Relativ stark ausgeprägt ist die NO-Komponente in Steckborn, Sipplingen und Lindau. Demgegenüber stehen die Stationen Espasingen und Altenrhein, an denen die NO-Komponente im 65

80 Vergleich zur primären Hauptwindrichtung nur sehr selten auftritt, was auf orographische Abschattung zurückzuführen ist. Insbesondere in Steckborn und Sipplingen aber auch in Lindau erfolgt die Anströmung bei Nordostwind deutlich ungehinderter, wobei in Steckborn eine orographisch bedingte Richtungsdrehung nach Osten hin zu beobachten ist (siehe oben). Gailingen stellt einen Extremfall dar, weil dort innerhalb von fünf Jahren nur in einem 1-Minuten- Intervall Starkwind aus einem Sektor der NO-Komponente registriert worden ist. An dieser Station gibt es also fast nur warnrelevante Windereignisse aus den westlichen Sektoren. Der Grund für diese Beobachtung ist in Reibungsverlusten bei der Durchströmung des Rheintals zu suchen. Diese sind zwar auch bei Westanströmung vorhanden, jedoch liegt die Geschwindigkeit des geostrophischen Windes bei Westlagen im Allgemeinen deutlich höher als bei Bisewinden aus Nordost. Reibungsbedingt abgeschwächte westliche Winde können deshalb um einiges häufiger die 25-kn-Schwelle überschreiten als abgeschwächte Bisewinde. Interessant ist weiterhin, dass die benachbarten Messpunkte Altenrhein und Lindau, sowie die einander noch näheren, jedoch in ihrer Höhenlage differierenden Stationen Espasingen und Sipplingen komplett unterschiedliches Verhalten zeigen. Dies verdeutlicht, welch große Auswirkungen die kleinräumige topographische Gliederung des Bodenseegebietes auf das Windfeld der einzelnen Stationen hat Sturm Die Skala wurde bei den Windrosen der Sturmereignisse wieder einheitlich gewählt, lediglich Steckborn und Konstanz weichen davon ab (Erklärung siehe Kap ). Die auffälligste Veränderung gegenüber den Windrosen des vorigen Abschnitts ist der nahezu vollständige Wegfall der NO-Komponente (Abb bis Abb. 5.18). Die meisten Sturmintervalle in einem der östlichen Sektoren werden mit einem durchschnittlichen Wert von 6,6 in Steckborn gemessen. 285 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < 165 Abb. 5.16: Windrose Sipplingen (links) und Espasingen (rechts). Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen ab 34 kn (Sturm) für die zwölf Windrichtungssektoren (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) 66

81 285 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < 195 Abb. 5.17: Windrose Steckborn (links) und Friedrichshafen (rechts). Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen ab 34 kn (Sturm) für die zwölf Windrichtungssektoren (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) 285 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < 165 Abb. 5.18: Windrose Altenrhein (links) und Lindau (rechts). Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen ab 34 kn (Sturm) für die zwölf Windrichtungssektoren (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) Beim Blick auf die SW-W-Komponente sind wie im Falle der Starkwinde die Unterschiede zwischen den Nachbarstationen Espasingen und Sipplingen auffällig (Abb. 5.16). Wieder ist das westliche Windrichtungsspektrum von Espasingen im Vergleich zu Sipplingen nach um einen Sektor in südlicher Richtung versetzt. Anders als bei den Starkwinden kommt in Espasingen mit 1,4 Fällen im Jahr so gut wie nie eine Sturmböe aus dem Westsektor (255 < 285 ). Auch im Bezug auf alle Messpunkte bestätigen sich die von den Starkwinden her bekannten Unterschiede in der Lage des westlichen Häufigkeitsmaximums. Wieder liegt dieses in Sipplingen, Steckborn, Altenrhein und Lindau im Westsektor, während es sich an den anderen Orten in den südlich benachbarten Sektor verschiebt. Interessant ist nun, dass das Maximum im Südsektor an der Station Altenrhein stärker ausgeprägt ist als das Westmaximum (Abb. 5.18). Bei den Starkwinden war es noch letzterem klar untergeordnet. Die Häufigkeitsverteilung von Lindau mutet auf den ersten Blick zwar achsensymmetrisch um die Westrichtung an, es tritt jedoch wie bei den Starkwinden auch eine einseitige föhnbedingte Erweiterung des Spektrums in den Südsektor hinein auf, aber nur in 4,4 Fällen pro Jahr. Es lässt sich also folgern, dass die Föhnvorstöße, die Lindau erreichen, in der Regel höchstens Starkwind mit sich bringen, wohingegen Föhn mit Sturmstärke in Altenrhein regelmäßig registriert wird. Erneut muss im Falle von Lindau außerdem auf den bedeutenden Anteil des Sektors 285 < 315 am Gesamtspektrum hingewiesen werden (Beschleunigungseffekt). Der oben angesprochene Wegfall der NO-Komponente wird in Tab mithilfe des Quotienten t* (Bedeutung analog zum Quotienten t in Kap ) veranschaulicht. Die eingeklammerten Werte signalisieren, dass an der betreffenden Station nur ein- oder zweimal innerhalb des fünfjährigen

82 Bezugszeitraums Sturmböen aus einer Richtung der NO-Komponente gemessen worden sind. Bei den Stürmen ist es lediglich noch in Steckborn, Sipplingen und Lindau möglich, überhaupt von einer NO-Komponente zu sprechen, aber selbst in diesen Fällen ist sie sehr schwach besetzt. Tab. 5.11: Quotient q* aus den Werten der beiden Sektoren, in denen innerhalb der SW-W-, bzw. NO-Komponente der maximale Häufigkeitswert erreicht wird, für Gailingen, Steckborn, Espasingen, Sipplingen, Konstanz, Friedrichshafen, Güttingen, Altenrhein und Lindau. Ein eingeklammerter Wert signalisiert, dass innerhalb von fünf Jahren höchstens zweimal Sturmböen aus einer Richtung der NO-Komponente gemessen wurden Station Gai Ste Esp Sip Kon Fri Güt Alt Lin q* (172) 26,9 (81,5) 16,4 (11) (283) (39) (17) 29,8 Wie schon im Zusammenhang mit den Starkwinden angesprochen, liegt der Grund hierfür im unterschiedlichen Gradientantrieb der Winde der SW-W- und NO-Komponente. Der geostrophische Wind ist bei Biselagen im Allgemeinen schwächer als bei zyklonalen Westlagen, so dass bei Ersteren zwar noch recht häufig Starkwinde auftreten können, Stürme hingegen nur noch in begünstigten Lagen Das Verhalten des Ostteils bei Südwest- und Westnordwestwind Der östliche Bodensee ist bei manchen Windrichtungen vom West- und Mittelteil teilweise entkoppelt. Erfolgt die Anströmung aus Richtungen um Südwest, so ist zu beobachten, dass Starkwinde nur in abgeschwächter Form oder gar nicht auf den Ostteil übergreifen. Der Grund dafür liegt in der geographischen Ausrichtung der Seeachse von Nordwest nach Südost und der Orographie südlich des Bodensees. Durch die Kombination dieser beiden Faktoren wird der östliche Bodensee bei Südwestwind teilweise oder ganz abgeschattet. Die Böengeschwindigkeit liegt in diesen Fällen deutlich unter der, die in den anderen Seeteilen gemessen wird, und auch die Windrichtung kann erheblich vom großräumigen Strömungsfeld abweichen. Eine nur geringe Drehung des Windvektors hin zu westlichen bis nordwestlichen Richtungen beendet diese Abschattung, wodurch die Windgeschwindigkeit im Ostteil plötzlich ansteigt. Die Frage, wann genau sich die Drehung vollziehen wird, ist häufig schwer zu beantworten, was negative Auswirkungen auf die Prognosegüte hat (vgl. Kap ). Bei west- bis nordwestlicher Anströmung haben Luftpakete, bevor sie das Ostufer erreichen, einen Großteil der Seefläche überquert. Da die Reibungsverluste infolge der niedrigeren Oberflächenrauhigkeit über Wasser viel geringer sind als über Land, nimmt die Windgeschwindigkeit von West nach Ost zu, was zu überraschend starken Böen an den östlichen Stationen führt. Dieser Vorgang soll im Folgenden unter der Bezeichnung Beschleunigungseffekt näher analysiert werden. Im Rahmen einer DWD-internen Studie ist dieser Beschleunigungseffekt bereits einmal untersucht worden, allerdings nur auf der Basis eines Jahres. Dabei ergab sich, dass unter Ausschluss aller Windstärken unter 16 kn die durchschnittliche Böengeschwindigkeit in Lindau bei Richtungen aus 27 bis 28 am stärksten von der in Sipplingen abwich. Die maximale Differenz wurde für =27 erreicht und betrug 5,1 kn. Zur Station Steckborn betrug sie lediglich 3,1 kn (Jellinghaus, unveröffentlicht). Werden nun ebenfalls nur Termine berücksichtigt, an denen die Böengeschwindigkeit mindestens 16 kn betrug, und wird analog zur oben beschriebenen Studie die mittlere Böenstärke in Lindau mit der in Sipplingen und Steckborn verglichen nun allerdings auf der Basis des Zeitraums 25 bis 29, so kann das damals erhaltene Resultat teilweise bestätigt werden. Abb zeigt die Abweichung der Böengeschwindigkeit in Lindau von der in Sipplingen bzw. Steckborn. 68

83 4 3,5 3 Differenz der Windgeschwindigkeiten ( v) 2,5 2 1,5 1, ,5 Sip Ste -1 Windrichtung in Dekagrad ( ) Abb. 5.19: Differenz der mittleren Böengeschwindigkeiten ( v) in Lindau und Sipplingen (blau), bzw. Lindau und Steckborn (rot). Berücksichtigung fanden nur Termine, an denen die Böenstärke mindestens 16 kn betrug. Die Windrichtung ist in Dekagrad angegeben. Positive Werte von v bedeuten definitionsgemäß, dass die Geschwindigkeit in Lindau höher ist Auf dem Weg von Sipplingen nach Lindau (blaue Kurve) tritt eine mittlere Beschleunigung von mindestens 2 kn bei Windrichtungen zwischen 27 und 3 auf. Die Sipplinger Kurve strebt außerdem einem ausgeprägten Maximum von 3,8 kn bei = 28 zu und fällt bei weiter nördlichen bzw. südlichen Richtungen wieder stark ab. Die Steckborner Kurve folgt hingegen einem völlig anderen Verhalten, was einen Widerspruch zu Jellinghaus (unveröffentlicht) darstellt. So überschreitet die Differenz zu Lindau nie den Wert 2 kn und fällt zweimal in den negativen Bereich ab. Bei = 28 beträgt die Abweichung zudem nur,5 kn. Der Grund für dieses unerwartete Ergebnis ist die besondere Lage der Station Steckborn. Wie in Kap erläutert, liegt die Windstärke dort bei Starkwindsituationen im Allgemeinen deutlich höher als an anderen Orten. Durch die Kanalisierung der Strömung im Hochrheintal und der weiteren Beschleunigung über dem Untersee werden bei West- bis Nordwestwind in Steckborn Geschwindigkeiten erreicht, die auf ähnlichem Niveau liegen wie in Lindau Windrichtungsabhängigkeit des Korrelationskoeffizienten Analog zur Untersuchung des Jahresgangs in Kap soll nun die Windrichtungsabhängigkeit der Korrelation der einzelnen Stationen in Bezug auf die Böengeschwindigkeit analysiert werden. In Abb. 5.2 ist der Korrelationskoeffizient r für die zwölf Richtungssektoren dargestellt. Da die Windrichtung räumlich keinesfalls als homogen angenommen werden kann, muss eine Station (Steckborn in Abb. 5.2) als Bezugspunkt gewählt werden. Im Anhang befinden sich zwei analoge Grafiken mit Altenrhein und Sipplingen als Bezugsstation (Abb. B1 und B11). 69

84 ,9,8,7 Korrelationskoeffizient r,6,5,4,3 SteGai SteEsp SteGüt SteLin SteFri,2,1 Windrichtung [ ] Abb. 5.2: Korrelationskoeffizient r in Abhängigkeit der Windrichtung an der Station Steckborn. Um die Lesbarkeit der Grafik zu verbessern, wird nur die Korrelation zu fünf der sieben anderen Stationen betrachtet (Steckborn-Gailingen, Steckborn-Espasingen, Steckborn-Güttingen, Steckborn-Lindau und Steckborn-Friedrichshafen) Der Korrelationskoeffizient aller Stationspaare (Bezugsstation Steckborn) pro Richtungssektor ist am höchsten im westlichen (225 bis 315 ) und östlichen (75 bis 15 ) Teil der Windrose. Bei Betrachtung des westlichen Maximums fällt auf, dass es zum einen sehr breit ist und zum zweiten auch noch im Sektor 315 < 345 hohe Werte des Korrelationskoeffizienten auftreten. Eine auffällige Ausnahme stellt die Korrelation mit der Gailinger Zeitreihe dar, denn hier ist das östliche Maximum nur sehr schwach ausgeprägt. Stattdessen ist dort noch im Nordsektor (345 < 15 ) ein hohes r zu beobachten, ebenso, wenn auch schwächer, in Espasingen und Güttingen. Bei südlichen Richtungen (135 bis 195 ) sind die Korrelationen allgemein sehr schwach. Werden andere Stationen als Bezugspunkte gewählt, lässt sich ein qualitativ ähnliches Verhalten feststellen. Auch die Eigenschaft der hohen Werte von r im Sektor 315 < 345 ist bei fast allen Bezugsstationen zu finden, wobei die Erweiterung in den Nordsektor hinein immer nur bei der Korrelation einzelner Stationspaare auftritt. Eine interessante Ausnahme stellt die Korrelation zwischen der Bezugsstation Altenrhein und Lindau dar. Ein maximaler Korrelationskoeffizient tritt hier im Südsektor (165 < 195 ) auf (siehe Anhang). Die Beobachtung der zwei Maxima in den westlichen und östlichen Sektoren lässt sich direkt über die Starkwindrosen erklären. Wie in Kap beschrieben tritt dort ein Hauptmaximum um West und ein Nebenmaximum um Nordost auf, wobei das Westmaximum breiter ausfällt. Die Intensität des Maximums in den nordöstlichen Sektoren schwankt stark von Station zu Station. Das Fehlen des Nordostmaximums des Korrelationskoeffizienten Steckborn-Gailingen lässt sich mit der Tatsache erklären, dass Gailingen so gut wie keine Starkwinde aus nordöstlichen bis östlichen Richtungen aufweist, wie bereits in Kap erläutert. Ein bemerkenswertes Ergebnis ist außerdem, dass im Sektor 345 < 15 hohe Korrelationskoeffizienten nur bei Stationspaaren auftreten, die einander vergleichsweise nahe 7

85 liegen. So ist Steckborn mit Gailingen und Espasingen gut korreliert, und Sipplingen mit Espasingen und Steckborn. Obwohl bei Nordanströmung Starkwinde äußerst rar sind, gibt es dort dennoch Winde aus nördlichen Richtungen, jedoch bei geringen Geschwindigkeitsbeträgen, die folglich nicht die Warnschwelle erreichen, umgekehrt aber eine relativ stetige Entwicklung des Windfeldes garantieren können. Bei Starkwind sind die relativen Variationen der Windgeschwindigkeit im Allgemeinen geringer als bei sehr schwachen Winden. Im Bereich von Bft 1 oder 2 verhält sich der Windvektor oft unberechenbar und ist kurzzeitigen Drehungen und Betragsänderungen ausgesetzt. Daher ist mit einer besseren Korrelation in den Sektoren zu rechnen, in denen die Starkwindhäufigkeit am höchsten ist. Auch die gute Korrelation von Altenrhein und Lindau im Südsektor lässt sich so erklären, da beide Stationen regelmäßig Föhnereignissen aus südlichen Richtungen ausgesetzt sind, wobei Stürme in Lindau seltener vorkommen (vgl. Kap ). Während Föhndurchbrüchen herrschen an den übrigen Stationen vollständig andere Windbedingungen, was zur Folge hat, dass zwar Altenrhein und Lindau gut korreliert sind, die Korrelation mit den übrigen Stationen aber kein Maximum aufweist. 5.4 Abhängigkeit von meteorologischen Ursachen Häufigkeit von konvektiven, meso- und synoptischskaligen Starkwindereignissen Starkwind- und Sturmereignisse entstehen in der Bodenseeregion auf vier verschiedene Arten. Sie können ihre Ursache 1) im Gradienten des synoptischskaligen Druckfeldes (gradientgesteuert), 2) in der frontalen Querzirkulation, 3) Föhndurchbrüchen und 4) der konvektiven Aktivität bei Gewittern haben. Während bei der Analyse der Abhängigkeit von Jahreszeit und Windrichtung bisher die Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen untersucht wurde, beziehen sich die Grafiken dieses Abschnitts nunmehr auf ganze Tage. Es erwies sich als sinnvoll, diese Einheit zu wählen, weil die Windereignisse im Allgemeinen an den verschiedenen Stationen unterschiedlich lange dauern und eine Häufigkeitsverteilung von 1-Minuten-Intervallen daher nicht für alle Messpunkte repräsentativ gewesen wäre. Untersucht wurden wieder die Jahre 25 bis 29. Abb zeigt die absolute Häufigkeit von Starkwindtagen, die durch gradientgesteuerte Lagen (1. Balken), Fronten bei schwachem synoptischskaligen Gradienten (2. Balken), Föhn (3.Balken) und Luftmassengewitter (4. Balken) entstanden sind. Bei den gradientgesteuerten Lagen wird nicht spezifiziert, ob sich zusätzlich frontale Böen überlagerten, bei den Luftmassengewittern vorerst nicht, ob es sich um ein Wärmegewitter, Labilisierung durch starke Kaltluftadvektion in der Höhe oder sonstige Luftmassengewitter handelte. Zu beachten ist, dass an manchen Starkwindtagen mehrere Prozesse für das Überschreiten der Warnschwelle verantwortlich sind, so kann sich beispielsweise bei einer zyklonalen Wetterlage ein Föhnsturm ereignen oder dieser mit einem Frontdurchgang zusammenfallen. Gleichermaßen sind bei dem Durchzug einer Zyklone auch Luftmassengewitter möglich, wenn die Schichtung ausreichend labil ist, und Föhnereignisse im Ostteil können von Gewittern im West- und Mittelteil begleitet sein. Daher fallen einige Starkwindtage in mehrere Klassen und es ist nicht möglich, relative Häufigkeiten zu berechnen. 71

86 35 3 Anzahl Starkwindtage gradientgetrieben mit/ohne Front Front bei schwachem Grad. Föhn Luftmassengewitter Abb. 5.21: Gesamte absolute Häufigkeit von Starkwindtagen mit den Ursachen zyklonal mit/ohne Front, Front bei schwachem synoptischskaligem Gradienten, Föhn und Luftmassengewitter (L/W/H) im Zeitraum 25 bis 29 Mit großem Abstand an der Spitze stehen die gradientgesteuerten Starkwinde und Stürme. Ihrer Häufigkeit von 39 Tagen innerhalb des Bezugszeitraums stehen nur 16 Starkwindtage gegenüber, die einem Frontdurchgang bei ansonsten schwachem Druckgradienten geschuldet waren. Nur an 48 Tagen erreichten Föhndurchbrüche Starkwindstärke, Luftmassengewitter führten 33-mal zu Starkwindtagen. Die unterschiedliche Häufigkeit der beiden Hauptwindrichtungen (W-SW und NO) geht aus Abb a) hervor. Dieses Kreisdiagramm teilt die Klasse des ersten Balkens in Abb (gradientgetrieben mit/ohne Front) in zwei Unterklassen auf. Auch wenn die Biselagen, d.h. Wind aus NO, mit 48 Tagen innerhalb der betrachteten fünf Jahre von Bedeutung sind, weht an den meisten gradientinduzierten Starkwindtagen der Wind aus Südwest bis Nordwest (263 Tage bzw. 85%). 48; 15% 55; 27% 263; 85% 147; 73% Abb. 5.22: a) (links): Anteil der beiden Hauptwindrichtungen SW-W (blau) und NO (gelb) an der Gesamtheit der gradientgetriebenen Starkwindtage; b) (rechts): Anteil der Kaltfronten (grau) und Okklusionen (weiß) an der Gesamtheit der frontal bedingten Starkwindtage Abb b) vergleicht die Häufigkeiten von Kaltfronten und Okklusionen an Starkwindtagen. Es ist zu beachten, dass hierbei alle Tage betrachtet werden, an denen ein Starkwindereignis mit einem Frontdurchzug zusammenfiel. Nicht unterschieden wird, ob die Front alleine für das Überschreiten der Warnschwelle sorgte oder bereits das gradientgesteuerte Windfeld dafür ausgereicht hätte. Dementsprechend werden Starkwindtage sowohl aus der Klasse 1 in Abb als auch aus Klasse 2 betrachtet. Es zeigt sich, dass die Kaltfronten mit 73% bzw. 147 Tagen klar überwiegen. Lediglich an 55 Tagen 72

87 führte der Durchzug einer Okklusion zu Böengeschwindigkeiten oberhalb der Warnschwelle. Während Klasse 3 in Abb (Föhn) nicht weiter unterteilt wird, ist es von Interesse, näher auf diejenigen Starkwindtage einzugehen, die auf Gewitter zurückzuführen sind. In Abb wird dazu unterschieden zwischen Frontgewittern (F), Gewittern an Konvergenzlinien (K), Wärmegewittern (W), Gewittern aufgrund von Labilisierung durch Kaltluftadvektion in der Höhe (H) und sonstigen Luftmassengewittern (L). Das Kreisdiagramm enthält somit alle Starkwindtage der Klasse 4 aus Abb und zusätzlich einige der Klassen 1 und 2. 15; 17% W H L F/K 7; 8% 47; 54% 18; 21% Abb. 5.23: Häufigkeitsverteilung der Starkwindtage, die auf Gewitter zurückzuführen sind. Die erste Zahl gibt jeweils den absoluten Wert an, dahinter ist das Verhältnis zur Summe aller gewitterinduzierten Starkwindtage aufgeführt. Abkürzungen: W = Wärmegewitter, H = Gewitter aufgrund von Advektion von Höhenkaltluft, L = sonstiges Luftmassengewitter, F = Frontgewitter, K = Gewitter an Konvergenzlinie Es fällt auf, dass die überwiegende Mehrzahl (54%) der Gewitter, mit denen Starkwindböen einhergingen, an Fronten oder Konvergenzlinien entstanden. In der Grafik wurden Front- und Konvergenzgewitter in einer Gruppe (F/K) zusammengefasst, da es auf den Wetterkarten oft nicht möglich war zu entscheiden, welcher der beiden Effekte für das Gewitter verantwortlich war. Unter den Gewittern, die sich innerhalb einer Luftmasse bildeten, waren diejenigen mit 8% am seltensten, deren Ursprung die Labilisierung durch starke Advektion von Kaltluft in der Höhe war (H). Mit einer Häufigkeit von 17% bzw. 21% traten Wärmegewitter (W) bzw. sonstige Luftmassengewitter (L) auf Häufigkeitsverteilung der Großwetterlagen Europas an Starkwindtagen im Vergleich mit allen Tagen Im Folgenden soll untersucht werden, welche Großwetterlagen (GWL) am häufigsten zu Starkwind oder Sturm am Bodensee führen und welche nur in Ausnahmefällen mit Starkwindtagen koinzidieren. Tab. B2 im Anhang gibt Aufschluss über die verschiedenen Großwetterlagen und -typen. Der Großwettertyp (GWT) West stellt gleichzeitig auch die zonale Zirkulationsform dar, die GWT Südwest, Nordwest, Hoch über Mitteleuropa und Tief über Mitteleuropa bilden die gemischte Form, während die restlichen Großwettertypen zur meridionalen Form gehören. Interessant ist es nun, einen Vergleich der Häufigkeitsverteilungen der GWT in Bezug auf Starkwindtage und alle Tage anzustellen. Dazu wurde die relative Häufigkeit eines bestimmten GWT bezogen auf alle Tage von der relativen Häufigkeit bezogen nur auf Starkwindtage 73

88 abgezogen. Abb zeigt die Abweichung der relativen Häufigkeiten beider Fälle in Prozent. Definitionsgemäß zeigen positive Werte an, dass die relative Häufigkeit des jeweiligen GWT im Fall der Starkwindtage höher ist als bei Betrachtung aller Tage Differenz der Häufigkeiten [%] West Südwest Nordwest HM TM Nord Ost Süd Großwettertypen Abb. 5.24: Vergleich der Häufigkeit der Großwettertypen zwischen Starkwindtagen und allen Tagen. Angegeben ist die Differenz der relativen Häufigkeiten in Prozent. Positive Werte bedeuten, dass die relative Häufigkeit in Bezug auf die Starkwindtage höher ist als in Bezug auf alle Tage. HM = Hoch Mitteleuropa, TM = Tief Mitteleuropa Es fällt insbesondere auf, dass Westlagen überdurchschnittlich häufig zu Starkwindtagen führen (1%), während es bei einem Hochdruckgebiet oder einer Brücke über Mitteleuropa (Typ HM ) nur selten zu Starkwindböen über dem Bodensee kommt (-11%). Auch Nordwestlagen koinzidieren relativ oft mit Starkwindereignissen (4%), Ostlagen hingegen vergleichsweise selten (-4%). Für Südwest-, Nord- und Südlagen sowie den Typ TM (Tief über Mitteleuropa) lassen sich nur kleine Abweichungen feststellen. Abb zeigt die Häufigkeitsverteilung der GWT jeweils für Starkwindtage und für alle Tage. Bei Betrachtung der Grafik alle Tage fällt auf, dass die Westlagen zwar den größten Teil ausmachen (22%), jedoch nur sehr knapp vor den Typen HM (2%) und Nord (18%) liegen. Im Falle der Starkwindtage ändert sich das Bild, denn nun dominiert der GWT West mit 31% klar. Die Nordlagen haben weiterhin einen Anteil von 18%, wohingegen der Typ HM auf 8% zurückfällt. Im Übrigen erlauben die Kreisdiagramme die gleichen Schlüsse, die bereits aus dem vergleichenden Balkendiagramm (Abb. 5.24) gezogen worden sind. 74

89 211; 12% 329; 18% 169; 9% 392; 22% West West Südwest Südwest Nordwest Nordwest HM HM TM TM Nord Nord Ost Süd Ost Süd 176; 1% 83; 18% 35; 8% 47; 1% 146; 31% West Südwest Nordwest HM TM Nord Ost Süd 153; 8% 7; 2% 5; 11% 22; 1% 352; 2% Abb. 5.25: Abs. und rel. Häufigkeit der Großwettertypen. Links: alle Tage, rechts: Starkwindtage Auch Abb zeigt ein eindeutiges Bild. Während das linke Kreisdiagramm die absolute und relative Häufigkeit von zyklonalen und antizyklonalen GWL in Bezug auf alle Tage darstellt, bezieht sich das rechte in analoger Weise auf die Starkwindtage. Grundsätzlich treten in Mitteleuropa zyklonale Wetterlagen (63%) deutlich häufiger auf als antizyklonale (37%). Werden aber nur die Starkwindtage betrachtet, vergrößert sich der zyklonale Anteil auf 83%. 39; 8% 57; 12% % antizyklonal zyklonal antizyklonal zyklonal 78; 17% antizyklonal zyklonal 666; 37% 1144; 63% ; 83% Abb. 5.26: Abs. und rel. Häufigkeit von zyklonalen (violett) und antizyklonalen (blau) Großwetterlagen. Links: alle Tage, rechts: Starkwindtage Nach Gerstengarbe et al. (1999) ist die Betrachtung von Großwetterlagen im Gegensatz zu den Großwettertypen oft problematisch, weil bei selteneren Lagen keine Signifikanz mehr gegeben ist. Im Folgenden soll dennoch auf Unterschiede der GWL-Häufigkeitsverteilungen für Starkwindtage und alle Tage eingegangen werden, wobei bei der Interpretation kleiner Häufigkeitswerte die nötige Vorsicht geboten ist. Die Untersuchung der zonalen Zirkulationsform (Abb. 5.27) ergibt, dass der Anteil der antizyklonalen Westlagen ( Wa ) bei den Starkwinden kleiner und der aller anderen GWL etwas größer ist als an allen Tagen. Das wesentliche Merkmal von Abb (gemischte Zirkulationsform) ist die starke Verkleinerung des Anteils von BM (Brücke über Mitteleuropa) zu Gunsten von NWz und SWz (zyklonale Nordwest- und Südwestlagen) beim Übergang von allen Tagen zu Starkwindtagen. Nun ist es aber auch die GWL BM, die mit der Großwetterlage HM den Großwettertyp HM bildet. Die oben

90 beschriebene Abnahme des GWT HM ist also primär auf die Abnahme des Anteils der GWL BM zurückzuführen. 48; 12% 32; 8% 28; 7% Wz Wa Ws Ww Wz Wa Ws Ww 5; 3% 14; 1% 14; 1% Wz Wa Ws Ww 284; 73% 113; 77% Abb. 5.27: Abs. und rel. Häufigkeit der GWL der zonalen Zirkulationsform (West-zyklonal (Wz), West-antizyklonal (Wa), südliche Westlage (Ws) und winkelförmige Westlage (Ww)). Links: alle Tage, rechts: Starkwindtage 266; 38% 22; 3% 146; 2% SWz SWz SWa SWa NWz NWaNWz HM NWa BM HM TM BM TM 3; 4% 15; 1% 24; 16% 7; 5% 48; 31% SWz SWa NWz NWa HM BM TM 13; 18% 4; 3% 2; 1% 11; 14% 23; 3% Abb. 5.28: Abs. und rel. Häufigkeit der GWL der gemischten Zirkulationsform (Südwest-zyklonal (SWz), Südwestantizyklonal (SWa), Nordwest-zyklonal (NWz), Nordwest-antizyklonal (NWa), Hoch Mitteleuropa (HM), Brücke Mitteleuropa (BM) und Tief Mitteleuropa (TM)). Links: alle Tage, rechts: Starkwindtage Besonders bei den Wetterlagen der meridionalen Zirkulationsform (Abb. B12 und B13 im Anhang) tritt das oben genannte Problem der zu kleinen Häufigkeitswerte auf, was verlässliche Aussagen erschwert. Es lassen sich für beide Fälle zwei dominante Lagen feststellen, und zwar der Trog über Mitteleuropa ( TrM ) und über Westeuropa ( TrW ). Deren Anteile sind im Diagramm der Starkwindtage nur unwesentlich größer als in dem aller Tage, so dass es sich wahrscheinlich um einen zufälligen Unterschied handelt. Die Interpretation der übrigen Großwetterlagen ist aufgrund fehlender Signifikanz nicht möglich. 53; 34% 76

91 5.4.3 Berechnung der maximalen Böengeschwindigkeit aus dem Gradienten des Geopotentials auf der Druckfläche 85 hpa Aufgrund der bisherigen Ergebnisse, die große lokale Variationen der Windbedingungen implizieren, ist es von Interesse, den Zusammenhang des Windfeldes in der freien Atmosphäre (85 hpa) mit dem an den neun Bodenseestationen quantitativ zu untersuchen. Zunächst wird in einem kurzen Exkurs auf das Windprofil innerhalb der atmosphärischen Grenzschicht eingegangen. Exkurs Die horizontale atmosphärische Bewegungsgleichung im p-system lautet (Holton 1992): duh fk uh (13) p dt Um daraus eine Formel für den geostrophischen Wind zu berechnen, wird zunächst Beschleunigungsfreiheit angenommen, wodurch der erste Term wegfällt. Mit den Regeln der Vektoranalysis folgt nach kurzer Rechnung: 1 u g k (14) p f Aus dieser Beziehung wird klar, dass der Betrag der Windgeschwindigkeit direkt proportional zum Betrag des Geopotentialgradienten auf einer Druckfläche ist. Die Gleichung des geostrophischen Windes gilt allerdings nur in der freien Atmosphäre und auch dort nur näherungsweise. Nach Christoffer et al. (1989) besitzt die atmosphärische Grenzschicht, innerhalb derer Reibungskräfte eine Änderung des Betrages und der Richtung des Windvektors induzieren, eine Dicke von 5 m bis 1 m. Je größer die Stabilität der unteren Troposphäre ist, desto geringer ist die vertikale Mächtigkeit der Grenzschicht, bei steigender Bodenrauhigkeit steigt auch die Grenzschichtdicke an. In den unteren 1% der Grenzschicht (Prandtlschicht) ist der Reibungseinfluss am größten, so dass die dortigen Impulsverluste die der darüber liegenden, mächtigeren Ekmanschicht übertreffen. In Letzterer wird dagegen die gesamte Drehung des Windvektors vollzogen (Ekman- Spirale). In der Prandtlschicht nimmt die Windgeschwindigkeit bei neutraler Schichtung logarithmisch mit der Höhe zu, wobei die folgende Beziehung gilt (Christoffer et al. 1989): u z u ( z) ln( ) (15) z u(z) ist dabei die mittlere Windgeschwindigkeit in der Höhe z, die Karmansche Konstante ( =,4), u die Schubspannungsgeschwindigkeit und z die Rauhigkeitslänge, die einen gegebenen Untergrund charakterisiert. Soll das Windprofil über Wäldern oder Städten ermittelt werden, ist es nötig, die obige Formel mit Hilfe der sogenannten Verdrängungsschichtdicke d zu modifizieren (Christoffer et al. 1989): u z d u ( z) ln( ) (16) z 77

92 Falls die Schichtung nicht neutral ist, verliert diese Gleichung ihre Gültigkeit und muss durch die Businger-Gleichungen ersetzt werden (Zenger et al. 199): u 1 z (ln m ) (labil) (17a) u* z u 1 z (ln 4,7 ) (stabil) (17b) u Dabei ist * z wobei 2ln[,5(1 )] ln[,5(1 )] 2arctan, 5 mit m m (1 15 und (1 4,7 ) m 1 z L und ),25 m (labil) (stabil) 3 1 L u* c p T ( gh ) (Monin-Obukhov-Länge). Die Windgeschwindigkeit am Boden hängt also entscheidend von der Beschaffenheit des Untergrundes ab. Gibt es im Gelände Grenzen, an denen sich die Bodenrauhigkeit ändert (z.b. Meeresküsten und Seeufer), bildet sich eine sogenannte innere Grenzschicht aus. Weht der Wind vom Land auf den See, so wird die Grenzschicht der raueren Landoberfläche in den Bereich über dem reibungsärmeren Wasser advehiert, wobei sich von unten her die Grenzschicht der Seeoberfläche mit zunehmender Entfernung vom Ufer nach oben hin ausbreitet. Diese wird innere Grenzschicht genannt (Zenger et al. 199). Im Falle des komplex strukturierten Bodensees ist daher eine theoretische Berechnung des Bodenwindfeldes für die einzelnen Stationen nur mit Hilfe numerischer Werkzeuge möglich. Zudem liefert die Formel des logarithmischen Windprofils noch keinerlei Aussagen über die Geschwindigkeit von Böen, die über dem Bodensee gerade von besonderem Interesse ist. Im Folgenden soll stattdessen versucht werden, mithilfe linearer Regression eine Beziehung zwischen der maximalen Böengeschwindigkeit am Boden und dem Gradienten des Geopotentials auf der 85hPa-Druckfläche herzuleiten. Diese ermöglicht es ein ausreichend hohes Bestimmtheitsmaß vorausgesetzt im operationellen Warndienst auf der Basis einer 85hPa- Höhenkarte schnell und einfach die zu erwartenden Spitzenböen zu ermitteln. Werden der Regression alle Starkwindtage zugrunde gelegt, an denen es möglich war, den Potentialgradienten zu bestimmen, ergibt sich ein Bestimmtheitsmaß von lediglich,22. Auch wenn ausschließlich zyklonale Starkwindtage (Klasse 1) verwendet werden, verbessert sich das Ergebnis bei einem Bestimmtheitsmaß von,23 kaum. Das zugehörige Diagramm ist im Anhang als Abb. B14 zu finden. Als nächstes wurden 44 Starkwindtage ausgewählt, die sich u.a. durch ein im Tagesverlauf nur schwach variables Potentialgradientfeld auszeichneten. Dadurch sollen große Veränderungen innerhalb des 24-stündigen Intervalls zwischen den Zeitpunkten, für die die archivierten Wetterkarten vorliegen, ausgeschlossen werden. Für eine genaue Erklärung der Vorgehensweise sei auf Kap verwiesen. Abb gibt das Ergebnis des linearen Modells für diese Auswahl an (rote Punkte, gestrichelte Regressionsgerade). Zum Vergleich sind in diesem Diagramm zusätzlich die Punkte des ungefilterten Datensatzes (alle Starkwindtage; blaue Punkte, durchgezogene Regressionsgerade) dargestellt. Das Bestimmtheitsmaß liegt nun bei,88, wobei die Zahl von 44 Datenpunkten ausreicht, um eine bloße Zufälligkeit des linearen Zusammenhangs auszuschließen. Mit derselben Auswahl wurde die Regression auch für die übrigen acht Stationen durchgeführt, von denen Steckborn mit Ausnahme zweier Ausreißer das beste Ergebnis liefert (Abb. 5.3). 78 m m

93 Die Steigung m und die Verschiebung in positiver Ordinatenrichtung t, sowie das Bestimmtheitsmaß R² sind für alle Stationen in Tab zusammengefasst. 6 y = 6,3664x + 15,58 R 2 =,2219 y = 11,274x + 6,3624 R 2 =, v_max (Sipplingen) [kn] 3 2 Sip_ungefiltert Sip_gefiltert Linear (Sip_gefiltert) Linear (Sip_ungefiltert) 1,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 grad( ) Abb. 5.29: Maximale Böengeschwindigkeit an der Station Sipplingen in Abhängigkeit des Gradienten des Geopotentials auf der Druckfläche 85hPa unter Einbeziehung ausgewählter Starkwindtage (rote Punkte, gestrichelte Regressionsgerade) und aller Starkwindtage (blaue Punkte, durchgezogene Gerade). Die zugehörigen Gleichungen und Bestimmtheitsmaße sind oben rechts angegeben und in der entsprechenden Farbe unterlegt 7 y = 1,41x + 13,9 R 2 =, v_max (Steckborn) [kn] ,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 grad( ) Abb. 5.3: Maximale Böengeschwindigkeit an der Station Steckborn in Abhängigkeit des Gradienten des Geopotentials auf der Druckfläche 85hPa unter Einbeziehung ausgewählter Starkwindtage. Schwarze Linie: Regressionsgerade (Formel und Bestimmtheitsmaß oben rechts angegeben) 79

94 Tab. 5.12: Steigung m, Verschiebung in positiver Ordinatenrichtung t und Bestimmtheitsmaß R² der linearen Regression für alle Stationen (Gailingen, Steckborn, Espasingen, Sipplingen, Konstanz, Friedrichshafen, Güttingen, Lindau und Altenrhein) Station Gai Ste Esp Sip Kon Fri Güt Lin Alt m 9,11 1, 8,67 11,3 11,2 1,1 9,55 9,4 8,88 t 8,28 13,9 8,24 6,36 6,11 11,5 1,4 13,6 11,9 R²,58,61,64,88,69,58,58,44,43 Die Regressionsgerade der Station Sipplingen hat mit Abstand das höchste Bestimmtheitsmaß, danach folgt Konstanz bei weiterhin hohem R². Wie bereits oben angesprochen ist die Streuung der Datenpunkte im Diagramm von Steckborn viel niedriger, als es das Bestimmtheitsmaß suggeriert. Dies ist auf drei starke Ausreißer zurückzuführen. Auffällig ist hingegen die deutlich niedrigere Regressionsgüte an den Stationen des Ostteils. Auf der Grundlage der gefundenen Zusammenhänge lässt sich folgende empirische Gleichung aufstellen: umax mit : m und : t (18) Unter Verwendung der in Tab angegebenen Parameter kann so aus einem bekannten Gradienten des Geopotentials auf der 85hPa-Fläche (Einheit: gpdm (1km) -1 ) die zu erwartende maximale Böenstärke in Knoten berechnet werden. Wie in Kap gezeigt wurde, treten bei Windrichtungen aus dem Sektor 27 bis etwa 3 an den Stationen des Ostteils deutlich höhere Windgeschwindigkeiten auf als über dem Rest des Bodensees. Das hängt damit zusammen, dass die Luftpakete in diesem Fall einen langen Weg über der vergleichsweise reibungsarmen Wasserfläche zurücklegen, bevor sie Lindau und Altenrhein erreichen, was eine sukzessive Beschleunigung zur Folge hat. Das logarithmische Windprofil ist bei Anströmung aus diesem Sektor also ein anderes als für die übrigen Windrichtungen, wobei die steuernden Variablen die Rauhigkeitslänge z und Verdrängungsschichtdicke d sind. Es liegt deshalb nahe, in Lindau und Altenrhein zwischen zwei Regimes zu unterscheiden, die sich durch verschiedene Parameter und auszeichnen. Wird die oben beschriebene Auswahl von Starkwindtagen auf diejenigen Fälle reduziert, in denen der Beschleunigungseffekt nicht auftrat, bzw. der Wind nicht aus dem genannten Westnordwest-Sektor wehte, bleiben von den 44 Tagen noch 22 übrig. Diese werden in den Abb und Abb durch blaue Datenpunkte und eine durchgezogene Regressionsgerade repräsentiert, die übrigen 22 Tage durch rote Punkte und eine gestrichelte Gerade. Es fällt sofort auf, dass das Bestimmtheitsmaß in Lindau (Abb. 5.31) mit,72 (ohne WNW) deutlich höher ist als ohne die Unterscheidung in zwei Regime. Das Westnordwest-Regime lässt sich hingegen weniger gut parametrisieren (R² =,46). Die Steigung der Gerade ist für die Westnordwestwinde um 2,49 kn 1km gpdm -1 höher als die für die übrigen Fälle, während die Verschiebung in Ordinatenrichtung, also hin zu höheren Geschwindigkeiten, etwas kleiner ausfällt. An der Station Altenrhein (Abb. 5.32) führt die Regression auf der Basis derselben 22 Tage auf ein schlechteres Ergebnis (R² =,55) als in Lindau, das aber trotzdem eine Verbesserung gegenüber der Betrachtung aller Tage darstellt. Das Bestimmtheitsmaß für das Westnordwest-Regime ist mit einem Wert von,47 minimal größer als in Lindau. 8

95 6 y = 1,93x + 11,46 R 2 =,4641 y = 8,442x + 12,71 R 2 =, v_max (Lindau) [kn] 3 2 1,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 grad( ) Abb. 5.31: Maximale Böengeschwindigkeit an der Station Lindau in Abhängigkeit des Gradienten des Geopotentials auf der Druckfläche 85hPa. Blaue Punkte/durchgezogene Linie: Wertepaare/Regressionsgerade der Tage, an denen kein Westnordwestwind herrschte; rote Punkte/gestrichelte Linie: Wertepaare/Regressionsgerade der Tage mit Westnordwestwind (Formel und Bestimmtheitsmaß oben rechts angegeben, Hintergrundfärbung entspricht der Farbe der zugehörigen Punkte) 6 y = 11,71x + 7,9385 R 2 =,4652 y = 8,3792x + 11,454 R 2 =, v_max (Altenrhein) [kn] 3 2 1,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 grad( ) Abb. 5.32: Maximale Böengeschwindigkeit an der Station Altenrhein in Abhängigkeit des Gradienten des Geopotentials auf der Druckfläche 85hPa. Farbgebung und Linienform entsprechend Abb Die Parameter und sind für alle Stationen nochmals in Tab zusammengefasst, wobei im Ostteil zwischen den beiden Regimes unterschieden wird. 81

96 Tab. 5.13: Parameter und der Regressionsgeraden und Bestimmtheitsmaß R² für alle Stationen. Im Ostteil wird zwischen Wind aus dem Westnordwest-Sektor (gekennzeichnet durch **) und Wind aus den übrigen Richtungen (*) unterschieden Station Gai Ste Esp Sip Kon Fri Güt Lin* Lin** Alt* Alt** 9,11 1, 8,67 11,3 11,2 1,1 9,55 8,44 1,93 8,38 11,7 8,28 13,9 8,24 6,36 6,11 11,5 1,4 12,7 11,46 11,45 7,94 R²,58,61,64,88,69,58,58,72,46,55,47 Die höchsten Werte von treten in Sipplingen, Konstanz und Altenrhein bei Westnordwestwind auf. Dort steigt also die maximale Böengeschwindigkeit bei gegebener Zunahme des Potentialgradienten am stärksten an. In Espasingen, Gailingen und Lindau/Altenrhein bei Windrichtungen außerhalb des Westnordwest-Sektors ist am kleinsten. Der zweite Parameter, der die Verschiebung der Regressionsgeraden in positiver Ordinatenrichtung, also hin zu höheren Geschwindigkeiten, angibt, nimmt den höchsten Wert für die Station Steckborn an. Es folgen Lindau, Altenrhein (ohne Westnordwest-Regime) und Friedrichshafen. Die kleinsten Werte erreicht in Konstanz, Sipplingen und Altenrhein bei Wind aus Westnordwest. Ein hoher Wert von bedeutet, dass die maximale Böengeschwindigkeit unabhängig vom Potentialgradienten grundsätzlich auf hohem Niveau ist. Bei der Interpretation der Variablen an den Oststationen muss beachtet werden, dass die Ungenauigkeit der Ergebnisse aufgrund der halbierten Anzahl von nur noch 22 Datenpunkten je Regime höher ist als im Falle der übrigen Stationen. Sowohl Sipplingen als auch Konstanz zeichnen sich durch eine relativ exponierte Lage aus. Während Sipplingen auf einer Anhöhe liegt und sein Windfeld dem in der freien Atmosphäre im Vergleich zu den anderen Stationen am nächsten kommt (Schickedanz 21), garantiert die Position des Konstanzer Messpunktes an der Spitze einer langgestreckten Landzunge (Bodanrück) eine weitgehend ungehinderte Anströmung aus allen häufig auftretenden Richtungen. Daher verwundert es nicht, dass diese Stationen die höchsten -Werte aufweisen, das heißt am stärksten auf Änderungen des synoptischskaligen Geopotentialfeldes reagieren. Nur in Altenrhein ergibt sich bei Westnordwest-Anströmung ein noch höherer Wert. Dies ist ebenfalls leicht verständlich, da die Luft bei diesen Windrichtungen durch orographische Hindernisse nahezu ungestört über den See in den Ostteil gelangt. In Lindau ist im Falle von Westnordwestwind dementsprechend ebenfalls hoch. Der umgekehrte Fall liegt in Gailingen und Espasingen vor. Gailingen ist genau genommen keine Bodenseestation, sondern befindet sich am östlichen Beginn des Hochrheintales, wo einerseits orographische Abschattung und andererseits bei geeigneten Windrichtungen Kanalisierungseffekte auftreten. Auch Espasingen an der Spitze des Überlinger Sees ist orographischen Einflüssen ausgesetzt. Es entspricht den Erwartungen, dass diese Lagen mit niedrigen -Werten einhergehen, da sie dem darüber liegenden Strömungsfeld weniger stark ausgesetzt sind. Auch im Falle der Stationen Lindau und Altenrhein (beide ohne Westnordwest-Regime) greift diese Argumentation. Bei Südwestwind ist mit Abschattung durch das ansteigende Appenzeller Land zu rechnen, wobei die Wegstrecke, die die Luft hernach über die reibungsarme Seefläche zurücklegt, nicht ausreicht, um diesen Effekt zu kompensieren. Bei Nordost-Anströmung wird Lindau durch das höher gelegene Allgäu und Altenrhein durch das Pfändermassiv abgeschattet. Somit ist ein relativ kleines in beiden Fällen verständlich. Bei der Betrachtung des zweiten Parameters fällt sofort auf, dass sich Steckborn deutlich von den anderen Stationen abhebt. Sowohl bei Wind aus westlichen als auch östlichen Richtungen wird die Luft aufgrund von orographischer Windführung über dem schmalen Untersee stark beschleunigt und die Windgeschwindigkeit ist bei allen Potentialgradienten im Allgemeinen höher als an den übrigen Stationen (vgl. Kap , und 5.2.1). Dies erklärt den bemerkenswert hohen Wert von (13,9). 82

97 6 Analyse der Prognosegüte des Sturmwarndienstes 6.1 Saisonale Variation Starkwind Die Prognosegüte wird durch die beiden Größen TR (Trefferrate) und FA (Falschalarmrate) beschrieben, die in den Kap. 2.2 und eingeführt wurden. Die Trefferrate ist ein Maß für den Anteil der bewarnten Böen an allen Böen, die Falschalarmrate für den Anteil der überflüssigen Warnungen an allen Warnungen. Die Abb. 6.1 und Abb. 6.2 zeigen den Jahresgang von TR und FA. Für jeden Monat existieren drei Balken, von denen jeder für einen Seeteil steht (siehe Legende). Datengrundlage sind die Verifikationsdaten des Bezugszeitraums 25 bis 29. 1,95,9,85 TR,8,75,7 West Mitte Ost,65,6,55,5 Januar Februar März April Mai Juni Juli August September Oktober November Dezember Monate [25-29] Abb. 6.1: Mittlerer Jahresgang der Trefferrate TR im Bezugszeitraum 25 bis 29 (Starkwind),5,45,4,35 FA,3,25,2 West Mitte Ost,15,1,5 Januar Februar März April Mai Juni Juli August September Oktober November Dezember Monate [25-29] Abb. 6.2: Mittlerer Jahresgang der Falschalarmrate FA im Bezugszeitraum 25 bis 29 (Starkwind) 83

98 Es fällt auf, dass die Trefferrate keinerlei signifikantem Jahresgang unterworfen ist. Lediglich im Oktober weist der Westteil einen Wert von unter,9 auf, ansonsten schwankt die Trefferrate zwischen,9 und 1,, was dem Idealwert keiner verpassten Böe entspricht. Da die Trefferraten immer und überall dicht beisammen liegen, lassen sich nur schwerlich Informationen über die Unterschiede zwischen den drei Seeteilen ableiten. Bei genauer Betrachtung fällt allerdings auf, dass der Westteil in sechs Monaten die höchste Trefferrate im Vergleich zu den anderen Seeteilen hat, während dies im Ostteil in vier und im Westteil in lediglich zwei Monaten der Fall ist. Es lässt sich aber kein Muster erkennen, wann welcher Teil besser bewarnt wird. Interessanterweise zeigt sich bei Betrachtung der Saisonalität der Falschalarmrate ein völlig anderes Bild. Am ganzen See steigt die Falschalarmrate zum Sommer hin an und fällt zum Winter wieder ab. Zwei markanten Maxima im Juni und August mit Werten bis über,45 steht ein Zwischenminimum im Juli gegenüber (FA <,3). Während im Winter durch die allgemein stärkere Zyklogenese überwiegend gradientgesteuerte Starkwinde und Stürme auftreten, kommt im Sommerhalbjahr den Gewittern und Fronten die größte Bedeutung zu. Böen, die von Luftmassengewittern erzeugt werden, sind aufgrund deren Kleinräumigkeit am schwersten zu prognostizieren. Die Bewegung eines Tiefdruckgebiets und des dazugehörigen Druckgradientfeldes kann von den gängigen Modellen sehr gut vorhergesagt werden, wohingegen es auch für erfahrene Meteorologen schwierig ist abzuschätzen, wo sich Gewitterzellen entwickeln, wohin sie ziehen und welche Intensität sie erreichen werden. Da aber insbesondere Gewitterböen für den Boot- und Schiffsverkehr eine sehr große Gefahr darstellen, wird bei entsprechenden Bedingungen wie hoher Labilität und Feuchte eine Überwarnung in Kauf genommen. Das Ergebnis dieser Vorgehensweise ist eine sommers gleich bleibend hohe Trefferrate bei deutlich erhöhter Falschalarmrate. Aufgrund der teils geringen räumlichen Ausdehnung von Gewitterzellen und der ebenfalls geringen Messnetzdichte können auf dem See Böen auftreten, die an keiner Station registriert werden, da die Zelle zwischen zwei Messpunkten durchzieht. In solchen Fällen geht eine Warnung als überflüssig in die Statistik ein, obwohl sie eigentlich gerechtfertigt war. Die wahre Falschalarmrate liegt demnach etwas niedriger als die statistisch ermittelte. Bei einem Vergleich der drei Seeteile fällt sofort auf, dass es einen markanten Unterschied in Bezug auf den Jahresgang gibt. Der Ostteil weist von November bis April mit Abstand die höchsten Falschalarmraten auf, im Sommer hingegen gibt es keine wesentlichen Abweichungen. Somit nimmt FA im Ostteil gerade während der zyklonal dominierten Periode ungewöhnlich hohe Werte an, in der sich der Warnprozess wie oben erklärt am einfachsten gestaltet. Diese Anomalie ist auf die partielle Entkopplung des Ostteils vom restlichen Bodensee zurückzuführen. So wird es beim Blick auf die Nordwest-Südost-Ausrichtung der Seeachse leicht verständlich, dass im Falle von Anströmungsrichtungen um Südwest an den Stationen Lindau und Altenrhein eine starke Abschattung auftritt. Bei nur geringen Drehungen des Windvektors fällt dieser Effekt plötzlich weg und die Geschwindigkeit steigt markant an. Bei Richtungen um Westnordwest, die einen Anströmungsweg über die gesamte Seelänge implizieren, ist überdies mit einer Beschleunigung über der reibungsarmen Wasserfläche zu rechnen (vgl. Kap und 5.3.3). Um die Zahl der verpassten Böen zu minimieren, wird auch hier in Zweifelsfällen eine Warnung ausgegeben, was eine erhöhte Falschalarmrate zur Folge hat. Da im Mittelteil während des Winterhalbjahres zwar deutlich weniger unnötige Warnungen anfielen als im Ostteil, aber mit Ausnahme des Januars gleichzeitig mehr als im Westteil, liegt die Folgerung nahe, dass es von West nach Ost schwieriger wird, das Durchgreifen gradientgesteuerter Böen bis zum Boden vorherzusagen. Das folgende Fallbeispiel soll dies veranschaulichen. Tab. 6.1 zeigt den Verlauf von maximaler Böengeschwindigkeit und mittlerer Windrichtung für vier ausgewählte Stationen am von 12: bis 15:5 GZ, sowie die zugehörigen 84

99 Verifikationsdaten. An diesem Tag verstärkte sich im Zuge der Annäherung eines Tiefdruckgebiets der Druckgradient, so dass mit einer Zunahme des Windstärke zu rechnen war. Gleichzeitig zog eine schwache Kaltfront auf, die sich um 13: GZ jedoch noch westlich der Vogesen befand. Der Wind wehte durchgehend aus Richtungen um Westsüdwest. Tab. 6.1: 1-Minuten-Maximum der Windgeschwindigkeit in kn (fx) und 1-Minuten-Mittel der Windrichtung (dd) für Steckborn, Sipplingen, Güttingen und Altenrhein, sowie Verifikationsdaten (Starkwind) am von 12: bis 15:5 GZ, wobei J = gerechtfertigte Warnung, W = überflüssige Warnung, N = keine Warnung und keine Böe. Geschwindigkeiten ab 23 kn sind grau unterlegt Steckborn Sipplingen Güttingen Altenrhein Verifikation Uhrzeit fx dd fx dd fx dd fx dd West Mitte Ost 12: J W N 12: : : : : : J W N 13: : : : : : J W W 14: : : : : : J W W 15: : : : : Es fällt auf, dass die Böengeschwindigkeit an den beiden Stationen des Westteils immer häufig genug die Schwelle von 23 kn überschritt, dass die ausgegebene Warnung als gerechtfertigt gezählt werden konnte (Wertung J ). Auch für den Mittelteil erfolgte eine Starkwindwarnung, die aber bei Böenspitzen von anfangs 12 kn und am Ende 2 kn zweifellos überflüssig war ( W ). Bei Betrachtung des Ostteils des Sees ist die Lage noch klarer: Hier erreichte die maximale Böe lediglich 1 kn, oft fiel die Geschwindigkeit auf bis zu 2 kn ab. Die Windrichtung schwankte dort zudem äußerst stark, so dass das Windfeld vollständig von dem im Westteil entkoppelt zu sein schien Sturm Aufgrund der Seltenheit von Sturmereignissen sind Jahresgänge auf der Basis von Monaten wenig aussagekräftig. So beträgt beispielsweise die Falschalarmrate für den Westteil des Bodensees im Oktober,, was aber angesichts von 2 bewarnten Böen ( J ) und überflüssigen Warnungen ( W ) als zufällig anzusehen ist. Daher wird in der Abb. 6.3 die Saisonalität von Trefferrate und Falschalarmrate auf der Basis der meteorologischen Jahreszeiten dargestellt. Auch hier gilt es jedoch zu beachten, dass ein einzelner Fehler ( J oder W ) viel stärker ins Gewicht fällt als bei den deutlich häufigeren Starkwinden. 85

100 Die Trefferrate ist durchweg niedriger als im Falle der Starkwinde. Es fällt zudem auf, dass im Mittelteil in allen Jahreszeiten die besten Ergebnisse erzielt werden, lediglich im Herbst erreicht die Trefferrate im Westteil etwa den gleichen Wert. Bereits bei Betrachtung der Starkwinde deutete sich an, dass im Mittelteil die wenigsten Böen versäumt werden, bei den Stürmen fällt dieses Ergebnis nun um einiges deutlicher aus. Außerdem zeigt die Trefferrate im Mittelteil keinerlei signifikanten Jahresgang. Die niedrigsten Werte nimmt TR mit Ausnahme des mittleren Seeteils im Frühling an. Während im Ostteil in den übrigen Jahreszeiten kaum Schwankungen zu erkennen sind, tritt im Westteil ein Herbstmaximum mit einer Trefferrate von etwa,9 gegenüber Werten um,8 im Sommer und Winter auf. Die Falschalarmrate fällt im Ostteil in allen Jahreszeiten am größten aus, wobei die Differenz zu den anderen Seeteilen nur im Herbst und Winter markant ist. Im Westteil treten stets die kleinsten Falschalarmraten auf, nur in den Sommermonaten ist FA im Mittelteil etwa gleich hoch. Bemerkenswert ist das ausgeprägte Minimum im Herbst mit Werten unter,1 im West- und Mittelteil. Auch im Ostteil fällt die ansonsten konstante Falschalarmrate mit,24 deutlich niedriger aus. Maximal wird FA über allen Seeteilen im Sommer, was, wie bei den Starkwinden bereits diskutiert, die schwer vorhersagbaren Gewitterlagen als Ursache hat. Insgesamt werden bei Stürmen mehr Böen verpasst als bei Starkwinden, während die Zahl der unberechtigten Warnungen saisonal in allen Seeteilen unterschiedlich stark schwankt. TR 1,95,9,85,8,75,7,65,6,55,5 West Mitte Ost Frühling Sommer Herbst Winter Jahreszeit [25-29],5,45,4,35,3,25,2,15,1,5 Frühling Sommer Herbst Winter Jahreszeit [25-29] Abb. 6.3: Mittlerer Jahresgang der Trefferrate (TR) (links) und Falschalarmrate (FA) (rechts) im Bezugszeitraum 25 bis 29 (Sturm) FA West Mitte Ost 6.2 Abhängigkeit von der Windrichtung Prognosegüte in ausgewählten Sektoren Die Abhängigkeit der Prognosegüte von der Windrichtung wird im Folgenden nur für Starkwinde untersucht. Im Falle der Stürme bringt diese Analyse keine belastbaren Erkenntnisse, da, wie in Kap gezeigt wurde, Böen über 34 kn im Wesentlichen nur in zwei Richtungssektoren auftreten. In den anderen Bereichen der Windrose sind Stürme so selten, dass sich die Häufigkeiten von J, B und W im einstelligen Bereich bewegen oder sogar verschwinden. Abb. 6.4 und Abb. 6.5 zeigen die Trefferrate TR in verschiedenen Richtungssektoren jeweils für den Mittel-, Ost- und Westteil. Es ist zu beachten, dass nur die Sektoren der Hauptwindrichtungen berücksichtigt werden, weil die Ergebnisse der anderen Sektoren wegen der dort zu geringen 86

101 Starkwindhäufigkeit nicht aussagekräftig sind. Da im Westteil auch der Ostsektor zur zweiten Hauptwindrichtung zählt und im Ostteil die föhnbedingte Südkomponente hinzukommt, unterscheiden sich die drei Diagramme in der Auswahl der Sektoren. Zu beachten ist, dass die zweite Hauptwindrichtung (Nordost) im Diagramm des Ostteils komplett unberücksichtigt bleibt. Dies liegt daran, dass dessen Repräsentativstation Altenrhein zu niedrige Starkwindhäufigkeiten bei Biselagen aufweist. Mitte Ost TR 1,95,9,85,8,75,7,65,6,55,5 15< 45 45< < < < < 315 Windrichtungssektor [ ] TR 1,95,9,85,8,75,7,65,6,55,5 135< < < < < < 315 Windrichtungssektor [ ] Abb. 6.4: Trefferrate TR in ausgewählten Windrichtungssektoren im Mittelteil (links) und Ostteil (rechts) TR 1,95,9,85,8,75,7,65,6,55,5 West Windrichtungssektor [ ] Abb. 6.5: Trefferrate TR in ausgewählten Windrichtungssektoren im Westteil In allen Seeteilen sind die Variationen zwischen den Sektoren sehr gering. Dabei sticht der Mittelteil durch seine fast konstanten Trefferraten stets oberhalb von,98 hervor. Im Ostteil ist ein schwaches Minimum im Sektor 195 < 225 zu erkennen, im Westteil in den Sektoren 75 < 15 und 195 < 225. Bemerkenswerterweise wurde bei Biselagen in den Sektoren 15 < 45 und 45 < 75 sowohl über dem westlichen als auch mittleren Bodensee nie eine Böe verpasst. Allerdings sind die Unterschiede zu klein, um signifikante Schlussfolgerungen ziehen zu können. Die Falschalarmraten in den Sektoren der Hauptwindrichtungen werden für die drei Seeteile in den Abb. 6.6 und Abb. 6.7 dargestellt. Mitte Ost,6,6,5,5,4,4 FA,3 FA,3,2,2,1,1 15< 45 45< < < < < < < < < < < 315 Windrichtungssektor [ ] Windrichtungssektor [ ] Abb. 6.6: Falschalarmrate FA in ausgewählten Windrichtungssektoren im Mittelteil (links) und Ostteil (rechts) 87

102 West,6,5,4 FA,3,2,1 Windrichtungssektor [ ] Abb. 6.7: Falschalarmrate FA in ausgewählten Windrichtungssektoren im Westteil Zu erkennen ist, dass im Mittel- und Ostteil die Falschalarmrate umso größer ausfällt, je seltener Starkwinde aus dem jeweiligen Sektor vorkommen. So schneiden an den Stationen des mittleren Bodensees die westlichen Sektoren am besten ab, die höchste Falschalarmrate ergibt sich im seltenen Südsüdwestsektor (195 < 225 ). Im Ostteil wird bei Winden aus dem Südsektor und den westlichen Sektoren 225 < 255 und 255 < 285 am seltensten überwarnt, was erneut den häufigsten Windrichtungen entspricht. Ein markantes Maximum (FA=,6) tritt im östlichen Föhnsektor 135 < 165 auf, ebenfalls erhöht ist die Falschalarmrate im westlichen Föhnsektor 195 < 225. Föhndurchbrüche aus diesen Richtungen erreichen an der Repräsentativstation Altenrhein nur selten die Warnschwelle von 25 kn, wie aus der Starkwindrose in Kap hervorgeht. Die Ergebnisse legen nahe, dass die Böengeschwindigkeit bei Föhn, der nicht direkt aus dem Südsektor weht, zumeist überschätzt wird und in der Folge deutlich mehr ungerechtfertigte Warnungen erfolgen als bei Winden um 18. Auch die hohe Falschalarmrate im Sektor 285 < 315 hängt mit der niedrigen dortigen Starkwindhäufigkeit zusammen. Der Westteil schneidet insgesamt deutlich besser ab als die beiden anderen Seeteile, was das Ergebnis der jahreszeitlichen Analyse bestätigt. Erneut wird in den starkwindreichsten Sektoren 225 < 255 und 255 < 285 am wenigsten falsch gewarnt, flankiert von zwei unterschiedlich ausgeprägten Maxima in den beidseitig benachbarten Richtungsabschnitten. Bemerkenswerterweise fällt die Falschalarmrate bei Biselagen (Nordost) noch niedriger aus als bei westlichen Winden, obwohl sie um einiges seltener vorkommen. Insbesondere wurde in den Sektoren 15 < 45 und 75 < 15 innerhalb der betrachteten fünf Jahre niemals eine überflüssige Warnung ausgegeben. Dies widerspricht obiger Beobachtung, nach der FA umso kleiner ist, je häufiger im betreffenden Sektor Starkwind registriert wird. Der Grund hierfür ist, dass die nordöstlichen Winde in der Regel zuerst im Mittelteil einsetzen, bevor sie den Westteil erreichen. Wird in Friedrichshafen oder Güttingen die Warnschwelle überschritten, ist dies also ein Indiz dafür, dass die Böenstärke auch bald an den westlichen Stationen 25 kn erreichen wird. Auf diese Weise sinkt das Risiko für falsche Alarme deutlich Windrichtungsbezogene Betrachtung verpasster Böen im Ostteil In Kap wurde gezeigt, dass die Station Lindau bei bestimmten Windrichtungen deutlich stärkere Böen registriert, als sie im westlichen und mittleren Bodensee gemessen werden. Dieser Beschleunigungseffekt ist zwischen 27 und 3 zu beobachten, sein Maximum tritt bei 28 auf. Aufgrund des bei diesen Richtungen langen Anströmweges über der reibungsarmen Wasseroberfläche können die Luftpakete auf ihrem Weg vom westlichen zum östlichen Ufer an Geschwindigkeit gewinnen und dort unerwartet die Warnschwelle überschreiten. Da der Ostteil andererseits bei südwestlicher Strömung einer starken Abschattung unterliegt, ist sein Windfeld teilweise vom restlichen See entkoppelt, d.h. es kann nicht direkt von den Messwerten in 88

103 Sipplingen auf die in Lindau geschlossen werden. Insbesondere fällt im Einzelfall die Entscheidung schwer, ob mit einer Drehung des Windes von Südwest auf West bis Nordwest zu rechnen ist, was die Abschattung beenden und zum Eintreten des Beschleunigungseffektes führen würde. Diese Problematik führt, wie bereits in Kap erläutert, zu erhöhten Falschalarmraten, da im Zweifelsfall eher eine Warnung ausgegeben wird, aber gelegentlich auch zu verpassten Böen. Unter Zuhilfenahme der Anzahl verpasster Böen werden in diesem Abschnitt die Auswirkungen des Beschleunigungseffekts auf die Warngüte quantifiziert, wobei die Stationen Altenrhein und Lindau in vergleichender Weise betrachtet werden. Die Analyse erfolgt methodisch nach Jellinghaus (unveröffentlicht). Die Abb. 6.8 und Abb. 6.9 sind wie folgt zu verstehen: Auf der Ordinate ist die mittlere jährliche Zahl der 1-minütigen Messintervalle aufgetragen, die zu einem B (verpasste Böe) in der Verifikationsstatistik führten, d.h. die Spitzenböe lag in den betreffenden Intervallen über 27 kn (Starkwind) bzw. 36 kn (Sturm). Nicht jedes B bedeutet aber, dass z.b. in Lindau eine Böe verpasst wurde, denn es kann auch auf die Station Altenrhein zurückgehen und umgekehrt. Daher wurden nur diejenigen 1-Minuten-Intervalle gezählt, in denen an der jeweiligen Station tatsächlich eine ausreichend hohe Geschwindigkeit gemessen wurde. Lindau und Altenrhein sind in einem Diagramm zusammengefasst, wobei sich Abb. 6.8 auf die verpassten Starkwindböen und Abb. 6.9 auf die verpassten Sturmböen bezieht. Anzahl 1-Minuten-Intervalle 3 2,5 2 1,5 1,5 Lindau Altenrhein Windrichtung [Dekagrad] Abb. 6.8: Anzahl der 1-Minuten-Intervalle mit Starkwind (>27 kn), die in Lindau (rot) und Altenrhein (gelb) zu einem B (= verpasste Böe ) in der Verifikation führten. Auf der Abszisse ist die Windrichtung in Dekagrad aufgetragen 5 4,5 Lindau Altenrhein Anzahl 1-Minuten-Intervalle 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1, Windrichtung [Dekagrad] Abb. 6.9: Anzahl der 1-Minuten-Intervalle mit Sturm (>36 kn), die in Lindau (rot) und Altenrhein (gelb) zu einem B (= verpasste Böe ) in der Verifikation führten. Auf der Abszisse ist die Windrichtung in Dekagrad aufgetragen 89

104 Sowohl im Fall der Starkwinde als auch der Stürme zeigt sich ein eindeutiges Bild. In Lindau werden die meisten Böen bei Wind aus 28 verpasst, verpasste Böen aus südlichen Richtungen kommen fast nie vor. In Altenrhein liegt umgekehrt das Maximum bei 18, während bei West- bis Nordwestwind nur ein schwaches Nebenmaximum auftritt. Erwartungsgemäß werden bei Sturm an beiden Stationen mehr Böen verpasst als bei Starkwind. Altenrhein bleibt aufgrund seiner Lage bei Westwind am längsten abgeschattet und der Beschleunigungseffekt tritt seltener und schwächer auf als in Lindau. Dies erklärt, warum dort bei entsprechender Anströmung weniger nicht bewarnte Böen zu verzeichnen sind. Das Maximum bei südlichen Winden in Altenrhein ist auf Föhn zurückzuführen. Dieser beginnt dort grundsätzlich früher als in Lindau, sofern sein Einflussbereich nicht schon am schweizerischen Seeufer endet. Wird der Anfang eines Föhnereignisses in Altenrhein verpasst, so erfolgt die Warnung im Allgemeinen also für Lindau noch rechtzeitig. Diese Erkenntnisse bestätigen die Existenz und Problematik des Beschleunigungseffekts, dessen Bedeutung erweist sich ferner in Lindau als ungleich größer als in Altenrhein. 6.3 Abhängigkeit von meteorologischen Ursachen In Kap wurden Klassen definiert, um eine Einteilung der meteorologischen Ursachen von Starkwindereignissen zu ermöglichen: gradientgetrieben, Front bei schwachem großskaligen Druckgradienten, Föhn und Luftmassengewitter. Diese Nomenklatur wird auch bei der Betrachtung der Prognosegüte verwendet, allerdings mit der Änderung, dass die gradientgetriebenen Winde nun zusätzlich noch in die Fälle der westlichen und nordöstlichen Anströmung unterteilt werden Starkwind In Abb. 6.1 ist die Trefferrate für Starkwindtage mit Gradientantrieb (Klassen 1a und 1b), frontalen Böen ohne starken synoptischskaligen Druckgradienten (Klasse 2) und Luftmassengewittern (Klasse 4) in den drei Seeteilen dargestellt. Föhnereignisse (Klasse 3) werden gesondert später betrachtet. 1,95,9,85 TR,8,75,7 West Mitte Ost,65,6,55,5 grad.getrieben (West) grad.getrieben (NO) Front bei schwachem Grad. Böenursache Luftmassengewitter Abb. 6.1: Trefferrate TR für gradientgetriebene Starkwinde aus den westlichen und nordöstlichen Sektoren, frontale Böen bei schwachem großskaligen Druckgradienten und Luftmassengewitter in den drei Seeteilen 9

105 Es zeigt sich, dass die Trefferrate in den Klassen 1a und b sowie in Klasse 2 bis auf wenige Schwankungen über dem gesamten Bodensee recht einheitliche Werte annimmt. Im Falle der gradientgetriebenen Bisewinde aus Nordost wurde im Mittel- und Ostteil keine einzige Böe verpasst. Bei Gewittern sinkt im Westen die Trefferrate auf,82, in den übrigen Seeteilen verharrt sie hingegen auf unverändert hohem Niveau. Diese Anomalie im Westteil ist auf die geringe Häufigkeit von Luftmassengewittern zurückzuführen. Wie Tab. 6.2 zeigt, weisen die Gewitterereignisse überall eine sehr niedrige Anzahl sowohl von bewarnten Böen ( J ) als auch verpassten Böen ( B ) auf. Das hat zur Folge, dass TR sensibel auf kleine Änderungen der Häufigkeiten von J und B reagiert. Tab. 6.2: Anzahl bewarnter ( J ) und verpasster Böen ( B ) bei Luftmassengewittern im Vergleich zu den Klassen gradientgetrieben (West) und Front. Zusätzlich ist jeweils auch die Anzahl überflüssiger Warnungen ( W ) aufgeführt Klasse Verifikation West Mitte Ost grad.getr. (West) J B W Front J B Luftmassengewitter W J B 7 3 W Die Falschalarmrate ist Abb zufolge in allen Seeteilen bei Luftmassengewittern erhöht. Besonders im Westteil tritt bei einer Falschalarmrate knapp unter,7 starke Überwarnung auf.,7,6,5 FA,4,3 West Mitte Ost,2,1 grad.getrieben (West) grad.getrieben (NO) Front bei schwachem Grad. Böenursache Luftmassengewitter Abb. 6.11: Falschalarmrate FA für gradientgetriebene Starkwinde aus den westlichen und nordöstlichen Sektoren, frontale Böen bei schwachem großskaligen Druckgradienten und Luftmassengewitter in den drei Seeteilen Da die für die Berechnung wichtige Anzahl überflüssiger Warnungen ( W ) etwa um den Faktor 1 über der Zahl der verpassten Böen liegt, ist das Problem der statistischen Verzerrung, das im Zusammenhang mit Tab. 6.2 angesprochen wurde, nicht mehr gegeben. Aufgrund der weiterhin niedrigen Häufigkeitswerte muss dennoch mit einer großen Ungenauigkeit gerechnet werden. Häufige Fehlalarme bei Luftmassengewittern sind auf die Schwierigkeiten zurückzuführen, die bei der Vorhersage von Entstehungsort, Intensität und Zugbahn konvektiver Zellen auftreten. Da Gewitter durch ihre plötzlichen Böen, mit denen Bootsführer an Schönwettertagen oft nicht rechnen, eine besondere Gefahr darstellen, ist hier das Ziel des Sturmwarndienstes, verpasste Starkwindereignisse unter allen Umständen zu vermeiden. Im Zweifelsfall wird daher eine Warnung 91

106 ausgegeben, wodurch die Falschalarmrate ansteigt. Zu beachten ist dabei, dass die wahre Falschalarmrate infolge der Kleinräumigkeit der Gewitterzellen niedriger liegt als die berechnete, wie in Kap erläutert. Die hohe Falschalarmrate bei Luftmassengewittern hat daneben noch einen statistischen Grund. Je kürzer nämlich ein Starkwindereignis andauert, desto stärker wirkt sich eine Stunde mit überflüssiger Warnung auf die Falschalarmrate aus. Ein gradientgesteuertes Ereignis, im Rahmen dessen zehn Stunden gerechtfertigt bewarnt werden und eine Stunde überflüssigerweise, hat isoliert betrachtet eine Falschalarmrate von,9 zur Folge. Dagegen führt ein Luftmassengewitter mit einer zu Recht bewarnten und einer zu Unrecht bewarnten Stunde zu einer Falschalarmrate von,5, obwohl in beiden Fällen nur in einer Stunde ein Fehler begangen wurde. Der Westteil schneidet bei Gewittern mit Abstand am schlechtesten ab, bei gradientgetriebenen Starkwinden dagegen am besten. Am seltensten wird dabei während NO-Lagen überwarnt. Dieses absolute Minimum der Falschalarmrate lässt sich wie bei der Windrichtungsanalyse (Kap ) damit begründen, dass bei Bise ein Überschreiten der Warnschwelle im Mittelteil die darauffolgenden Starkwinde im Westteil ankündigt. Im Falle der Fronten weist der Westteil eine im Vergleich zu den gradientgetriebenen Winden erhöhte Falschalarmrate auf, die folglich in allen drei Seeteilen ähnlich ist. Dieser Effekt liegt darin begründet, dass das Eintreffen einer Front im Allgemeinen zeitlich weniger präzise zu bewarnen ist als das relativ gesehen langsame Anschwellen des Windes bei Annäherung eines Tiefdruckgebiets. Auch hier wird im Zweifelsfall lieber zu früh als zu spät eine Warnung ausgegeben, was die Falschalarmrate erhöht. Föhnereignisse treten gewöhnlich nur im Ostteil auf, wo die Böen aus dem Alpenrheintal auf den Bodensee übergreifen. Ist die Intensität des Föhns hoch, gelingt es ihm aber häufig, auch den Mittelteil zu erfassen, wobei in sehr seltenen Extremfällen sogar Konstanz betroffen sein kann. Da der Westteil also keine Rolle spielt, beschränkt sich Abb auf die anderen beiden Seeteile. Die Treffer- bzw. Falschalarmraten sind in einem Diagramm gemeinsam dargestellt. TR / FA 1,9,8,7,6,5,4,3,2,1 TR Starkwind Mitte TR Starkwind FA Starkwind Ost Mitte Verifikationsmaß und Seeteil FA Starkwind Ost Abb. 6.12: Trefferrate (grün) und Falschalarmrate (rot) bei von Föhn verursachtem Starkwind Für Starkwind liegt die Trefferrate im Mittel- und Ostteil auf sehr hohem Niveau, föhninduzierte Böen werden also nicht häufiger verpasst als solche, die bei gradientgesteuerten Wetterlagen entstehen. Die Falschalarmrate unterscheidet sich zwischen beiden Seeteilen ebenfalls nur minimal und nimmt Werte an, die auf dem Niveau der Falschalarmrate bei Frontdurchzügen liegen. Bei Föhn entstehen Fehlalarme immer dann, wenn nicht klar entschieden werden kann, ob der Fallwind erstens weit genug nach Norden vordringt und ob ihm zweitens das Durchgreifen bis in die bodennahen Luftschichten gelingt. 92

107 6.3.2 Sturm Die Betrachtung der Prognosegüten für Sturmereignisse ist nur repräsentativ für die Klassen der gradientgetriebenen Westwinde (Klasse 1a) und der Fronten (Klasse 2), da Bisewinde (Klasse 1b) nur in Ausnahmefällen Sturmstärke erreichen und Gewitterböen (Klasse 4) ab 34 kn ebenfalls zu selten auftreten. Abb zeigt für die verbliebenen zwei Klassen die Werte von Trefferrate und Falschalarmrate bei Sturmereignissen. TR 1,95,9,85,8,75,7,65,6,55,5 grad.getrieben (West) Böenursache Front West Mitte Ost 93,5,45,4,35,3,25,2,15,1,5 grad.getrieben (West) Böenursache Abb. 6.13: Prognosegüte für gradientgetriebene westliche Stürme und Fronten ohne starken großskaligen Druckgradienten in den drei Seeteilen. Links: Trefferrate TR, rechts: Falschalarmrate FA Am höchsten fällt die Trefferrate in beiden Fällen im mittleren Seeteil aus. Dies hat den Grund, dass sowohl gradient- als auch frontal bedingte westliche Böen im Mittelteil in der Regel von Vorboten im Westteil angekündigt werden. Schwillt also der Wind beispielsweise in Steckborn ohne Warnung auf Sturmstärke an, kann noch rechtzeitig für den Mittelteil eine Sturmwarnung ausgegeben werden. In der Verifikation erhält der Westen somit ein B, die Mitte dagegen ein J. Bei Betrachtung der Falschalarmraten ergibt sich für die beiden Klassen ein unterschiedliches Bild. Während FA im Falle der frontalen Sturmböen in allen Seeteilen auf mittlerem Niveau um,3 liegt, gibt es in der Klasse der gradientgetriebenen Westwinde große räumliche Unterschiede. Die Rate falscher Alarme steigt von West nach Ost stark an, wobei sie im West- und Mittelteil unter der der 2. Klasse (Fronten) liegt und im Ostteil minimal darüber (vgl. Kap ). Das deutlich schlechtere Abschneiden des Ostteils ist mit Blick auf den in Kap und angesprochenen Abschattungseffekt nicht verwunderlich. So ist bei Südwestwind im Ostteil gewöhnlich höchstens mit Starkwind zu rechnen, auch wenn im Westteil Sturmböen auftreten können. Dreht der Windvektor aber etwas auf westlichere Richtungen, fällt dieser Abschattungseffekt plötzlich weg und die Geschwindigkeit steigt im Osten rapide an. Um verpasste Böen zu vermeiden, wird in Zweifelsfällen eine Warnung ausgegeben, was eine höhere Falschalarmrate zur Folge hat. Auch im Mittelteil lässt sich bei einer starken Südkomponente der Windrichtung eine abschattungsbedingte Verminderung der Böenstärke beobachten. Dies ist ein Grund, weshalb dort ebenfalls eine im Vergleich zum Westteil erhöhte Falschalarmrate auftritt. Des Weiteren werden oft die Implikationen starker Böen über dem Untersee auf den Obersee überschätzt. Es hat sich beim Vergleich der Windverhältnisse an den einzelnen Stationen gezeigt, dass Steckborn häufig viel höhere Spitzengeschwindigkeiten registriert als die übrigen Messpunkte (Kap , und 5.2.1). Ohne Beachtung dieser Sonderstellung des Untersees läge es nahe, von einem Anschwellen des Windes in Steckborn auf eine baldige und ebenso starke Geschwindigkeitszunahme auch im Mittelteil zu schließen. Beide genannten Aspekte führen zu einer erhöhten Falschalarmrate, aber tragen gleichzeitig auch zum guten Abschneiden des Mittelteils in Bezug auf die Trefferrate bei. FA Front West Mitte Ost

108 Da Föhnereignisse im Mittelteil nur selten Sturmstärke erreichen, sind die dortigen Werte von TR und FA für Sturmereignisse als rein zufällig zu bewerten (Abb. 6.14). Auch im Ostteil tritt das Problem der niedrigen Sturmhäufigkeiten auf, wobei die Zahl von 32 Stunden mit bewarnten Böen ( J ), 21 Stunden mit verpassten Böen ( B ) und 4 Stunden mit überflüssigen Warnungen ( W ) immerhin semiquantitative Schlüsse zulässt. TR / FA 1,9,8,7,6,5,4,3,2,1 TR Sturm Mitte TR Sturm Ost FA Sturm Mitte FA Sturm Ost Verifikationsmaß und Seeteil Abb. 6.14: Trefferrate und Falschalarmrate bei föhnbedingtem Sturm Die Tatsache, dass nun eine sehr niedrige Trefferrate bei gleichzeitig kleiner Falschalarmrate vorliegt, steht dem Eindruck der bisherigen Untersuchungen, dass im Zweifelsfall lieber überwarnt wird, um keine Böen zu verpassen, gegenüber. Beim Blick auf die Datenreihen zeigt sich an vielen Föhntagen, dass der Wind schon über einen längeren Zeitraum die 34 kn-marke immer wieder überschritten hat und dennoch keine Sturmwarnung ausgegeben wird. Auf diesem Geschwindigkeitsniveau genügt dann bereits ein kleines zusätzliches Auffrischen, um die Grenze zur verpassten Böe (36 kn) zu erreichen. 94

109 7 Vergleichende Diskussion zu den Windverhältnissen am Bodensee und Perspektiven für den Sturmwarndienst 7.1 Vergleichende Diskussion In diesem Kapitel werden die Ergebnisse der vorliegenden Untersuchung mit denen der früheren Publikationen verglichen, die in Kap. 2.3 eingeführt wurden. Das Ziel dabei ist es, die Gemeinsamkeiten, Widersprüche und neuen Erkenntnisse herauszustellen und zu diskutieren. Die Resultate der vorangegangenen Arbeiten konnten meist bestätigt werden. Die wesentlichen Punkte, bei denen völlige Übereinstimmung vorliegt, werden im Folgenden kurz dargestellt. Alle Autoren vorheriger Untersuchungen der Windverhältnisse am Bodensee (Huss et al. 197, Mühleisen 1977, Zenger et al. 199, Wagner 23) erkennen in ihren Messergebnissen eine erste Hauptwindrichtung aus Südwest bis West bei zyklonalen Wetterlagen und eine zweite aus Nordost bis Ost bei Biselagen. Die wichtige Rolle von Föhndurchbrüchen an einigen Stationen am östlichen Bodensee wird betont, die eine dritte Hauptwindrichtung verursacht (Huss et al. 197, Wagner 23). Die Analyse der Windrichtungsabhängigkeit von Starkwinden in der vorliegenden Arbeit kommt zu den gleichen Ergebnissen, wobei die erstmalige Betrachtung von Starkwind nach der herkömmlichen Definition verbunden mit der Fokussierung auf Böen anstatt des mittleren Windes für eine bessere Anwendbarkeit der Resultate sorgt. Die erste Hauptwindrichtung liegt im Bereich zwischen 225 und 285 (SW-W-Komponente), die zweite zwischen 15 und 75 (NO- Komponente). Die Stationen Altenrhein und Lindau sind föhnbeeinflusst und weisen daher eine dritte Hauptwindrichtung zwischen 165 und 195 auf, die in Altenrhein dank seiner südlicheren Lage direkt am kanalisierenden Alpenrheintal deutlich stärker ausgeprägt ist. Es ist bei allen Stationen bemerkenswert, wie sehr sich das Starkwindspektrum, von wenigen Ausnahmen abgesehen, auf die Hauptwindrichtungen beschränkt, was den Ergebnissen in der Literatur entspricht und die Starkwindrosen von Wagner (23) qualitativ bestätigt. Insbesondere fällt außerdem auf, dass Starkwinde so gut wie nie nördliche Richtungen annehmen. Die Beobachtungen von Huss et al. (197) und Jellinghaus (unveröffentlicht), dass die Windstärke in der Regel von West nach Ost zunimmt, werden in dieser Arbeit bestätigt und konkretisiert. Auch die Erweiterung von Wagner (23), dass gegenteilig bei Südwestwind eine Abschattung des Ostteils stattfindet, wird wieder gefunden. Es konnte für die in dieser Arbeit untersuchten Starkwindereignisse gezeigt werden, dass der Ostteil des Bodensees bei manchen Windrichtungen vom restlichen See teilweise entkoppelt ist. Hat der Windvektor eine starke südliche Komponente, wird der östliche See durch das Appenzeller Bergland oft komplett abgeschattet und Starkwindereignisse greifen in diesen Fällen nicht einmal abgeschwächt vom West- auf den Ostteil über. Diese Abschattung kann bei sehr starker Südkomponente auch den Mittelteil betreffen. Bei Windrichtungen um Westnordwest tritt ein gegenteiliger Effekt ein, denn nun bewirkt der lange Anströmweg über die reibungsarme Seeoberfläche eine messbare Beschleunigung der Luftpakete bis zu deren Eintreffen an den Stationen des Ostteils. Das bisherige Wissen über den Beschleunigungseffekt konnte durch die vorliegende Untersuchung also vertieft und erweitert werden, die Ergebnisse von Jellinghaus (unveröffentlicht) wurden durch die Verwendung des fünffachen Datenumfangs verifiziert. Auch die markanten Unterschiede der Starkwindhäufigkeit zwischen Nord- und Südufer konnten in vollem Umfang bestätigt werden. 95

110 In einer Untersuchung der Tage mit stärkerem Wind (> 4 m/s) fanden Huss et al. (197) für den Obersee heraus, dass deren Häufigkeit bei westlicher Anströmung an den Stationen des Nordufers um einiges größer ist als an denen des Südufers, wohingegen es sich bei östlichen bis nordöstlichen Richtungen genau umgekehrt verhält. Einzig in Friedrichshafen treten östliche Winde ähnlich oft auf wie am Südufer. Da nordöstliche Winde viel seltener vorkommen als westliche, implizieren die Ergebnisse eine höhere Starkwindhäufigkeit am Nordufer. Die Dauer der Windereignisse beträgt sowohl bei West- als auch Ostanströmung meist zwei Tage, manchmal auch einen oder drei bis fünf Tage. Die Aussage, dass Starkwind am Südufer seltener ist als am Nordufer, stützt Mühleisen (1977) durch den Vergleich des Anteils der Starkwindstunden an der Gesamtstundenzahl (vgl. Abb. 7.1). Auch Ludwigshafen am Ende des Überlinger Sees fällt durch seinen niedrigen Starkwindanteil auf. Daneben hat die Höhe zumindest am Ufer erheblichen Einfluss auf die Windstärke: Obwohl an der Station Konstanz nur in 4,4% der Stunden Starkwind registriert wurde, liegt der Anteil auf dem 88 m hohen Bismarckturm bei Konstanz bei 12,1% (Mühleisen 1977). Abb. 7.1: Anteil der Stunden mit Windstärken ab 4 Bft an allen Stunden des Jahres Quelle: Mühleisen 1977, S. 18 In der vorliegenden Arbeit werden die Unterschiede zwischen Süd- und Nordufer durch den Vergleich der Stationen Friedrichshafen und Güttingen verdeutlicht. Im Untersuchungszeitraum zeigt Friedrichshafen am Nordufer zwar qualitativ den gleichen Jahresgang wie das gegenüberliegende Güttingen am Südufer, die Häufigkeitswerte liegen aber immer deutlich höher, was mit der Abschattungswirkung des Schweizer Voralpenlandes zu erklären ist. Den Einfluss des Bodanrücks auf den Überlinger See haben Wagner (23) und Zenger et al. (199) untersucht. Nach Wagner (23) werden Südwest- und Westwinde am Überlinger See vom südlich gelegenen Bodanrück abgeschattet, wohingegen die Orographie im Norden weniger ausgeprägt ist und die Nordostwinde daher nur leicht geschwächt werden. Ebenfalls am Überlinger See zeigte Zenger et al. (199), dass die Berechnung der Windstärke an einer Seestation (im östlichen Überlinger See gelegen) aus gemessenen Werten an einer Landstation (Konstanz) bei Nordostwinden gute Ergebnisse liefert, bei südwestlicher Anströmung allerdings die tatsächlichen Winde über dem See deutlich überschätzt. Auch dies ist auf die Abschattung des Überlinger Sees bei Südwestwind durch den steil aufsteigenden Bodanrück zurück zu führen, dessen Wirkung das sanft ansteigende Gelände am Nordufer bei Nordostwind nicht erreicht. Des Weiteren ergibt sich eine Kanalisierung der Winde über dem Überlinger See in Richtung der Seeachse um etwa 2. Dieser Abschattungseffekt kann in der vorliegenden Arbeit anhand der verwendeten Datenreihen der Nachbarstationen Espasingen und Sipplingen im westlichen Überlinger See bestätigt werden, die sich stark unterscheiden. In allen Jahreszeiten treten Starkwind- und Sturmböen in Espasingen viel seltener auf als in Sipplingen. Dies ist auf die Lage Espasingens am äußersten Ende des Überlinger Sees und damit im Windschatten des Bodanrücks im Gegensatz zur freien Lage der Station Sipplingen zurückzuführen, die um 37 m höher situiert ist. Abweichungen von den Ergebnissen der früheren Arbeiten gibt es nur im Bezug auf den Jahresgang 96

111 der Starkwindhäufigkeit. Huss et al. (197) stellten heraus, dass Tage, in denen ein 1-Minuten-Mittel von mindestens Bft 6 (1,5 m/s) registriert wird, bevorzugt im Spätwinter und Frühling auftreten. Mühleisen (1977) legt die Monate Dezember bis Mai als starkwindreichste Periode fest, in der deutlich häufiger eine mittlere Windgeschwindigkeit von mindestens 5,5 ms -1 oder 4 Bft gemessen als von Juni bis November. Bei den Windstärken 5 bis 7 Bft ist die Stundenzahl in den Winter- und Frühjahrsmonaten sogar fast doppelt so hoch wie im Rest des Jahres (Mühleisen 1977). Die Untersuchungen dieser Arbeit zeigen demgegenüber eine Verschiebung nach vorn, da die starkwindreiche Zeit bereits im November beginnt, dafür aber schon im März endet. Gleichwohl deckt sich das Ergebnis qualitativ mit den Beobachtungen der vorherigen Veröffentlichungen. Die Hypothesen eines ausgeprägten Häufigkeitsmaximums im März und mehrerer Nebenmaxima im Mai, Juli und September mussten verworfen werden, da all diese Spitzen auf einzelne Ausreißerjahre zurückzuführen sind. Neben der Verifizierung bereits bekannter Punkte konnte diese Arbeit das bisherige Wissen durch die erstmalige Behandlung einiger wichtiger Themen ergänzen und erweitern. Insbesondere diese, im Folgenden dargestellten, neuen Erkenntnisse tragen zum besseren Verständnis des komplexen Windfeldes am Bodensee bei und füllen dadurch bestehende Wissenslücken. Die getrennte Betrachtung der Stürme brachte einige bislang nicht bekannte Aspekte hervor. Beim Übergang zu den Stürmen ergab sich als markanteste Veränderung der nahezu vollständige Wegfall der NO-Komponente als Folge des geringeren Gradientantriebs der Bisewinde. Ein weiteres zentrales Ergebnis ist die gesteigerte Bedeutung von Föhnstürmen an der Station Altenrhein Des Weiteren wurde in dieser Arbeit zum ersten Mal die Windcharakteristik des Untersees untersucht und dabei auf dessen Sonderstellung hingewiesen. Auffällig war, dass die Station Steckborn sowohl im Starkwind- als auch im Sturmbereich das ganze Jahr hindurch durch stark erhöhte Häufigkeitswerte heraussticht, was mit der orographischen Windführung am Hochrheinausfluss verbunden mit Kanalisierungseffekten über dem schmalen Untersee zu erklären ist. Einen neuen Ansatz zur Erweiterung des Warnverfahrens bietet die empirisch entwickelte Formel, die es erlaubt, aus dem Gradienten des Geopotentials auf der 85 hpa-fläche näherungsweise die zu erwartende Spitzenböe zu berechnen. Dass das Bestimmtheitsmaß der verwendeten linearen Regression nirgendwo im West- und Mittelteil unter,58 liegt und in Sipplingen sogar einen Wert von,88 erreicht, zeugt von der Anwendbarkeit der Methode und Aussagekraft der Ergebnisse. Die bestehende Wissenslücke in Bezug auf die Prognosegüten des Sturmwarndienstes Bodensees wurde mithilfe der Analyse der Größen Trefferrate (TR) und Falschalarmrate (FA) geschlossen. Für Starkwindereignisse liegt die Trefferrate in allen Monaten, bei allen Windrichtungen und für alle Starkwindursachen oberhalb von,9. Bei Sturm werden grundsätzlich mehr Böen verpasst als bei Starkwind. Dies hängt damit zusammen, dass ein Verpassen der 1. Warnschwelle oft subjektiv als gravierender eingestuft wird als ein versäumtes Erhöhen auf die 2. Warnstufe (vgl. Kap ). Die Falschalarmrate schwankt insgesamt viel stärker als die Trefferrate. Sie unterliegt sowohl für Starkwind als auch Sturm einem klaren Jahresgang, wobei sie die höchsten Werte in allen Seeteilen während der Sommermonate annimmt. Dies deckt sich mit der Beobachtung, dass bei Luftmassengewittern mit Abstand am meisten überwarnt wird. Die vorliegende Arbeit bestätigt mit einer Ausnahme alle Ergebnisse der früheren Veröffentlichungen. Indem einerseits in besonderem Maße auf lokalspezifische Besonderheiten 97

112 eingegangen wurde und andererseits gleichzeitig der gesamte Bodensee Gegenstand der umfassenden Untersuchung war, konnte der bisherige Wissensstand nicht nur verifiziert sondern auch konkretisiert und vertieft werden. In vielen Fällen brachte die Quantifizierung bislang nur qualitativ bekannter Punkte neue Erkenntnisse. Durch die Ausrichtung auf den Sturmwarndienst in Form der detaillierten Analyse der Prognosegüte trägt die Arbeit dazu bei, Optimierungsmöglichkeiten im Warndienst zu lokalisieren und so noch mehr Sicherheit für die Seenutzer zu schaffen. Der Widerspruch zu früheren Publikationen bei der Saisonalität der Starkwindhäufigkeit ist als wenig gravierend einzustufen, da es sich lediglich um eine Vorverlagerung der Periode maximaler Häufigkeit handelt und die prinzipielle Charakteristik des Jahresgangs die gleiche ist. Aufgrund des bisher längsten Untersuchungszeitraums (25-29) sind die Ergebnisse dieser Arbeit weniger von Einzelereignissen verfälscht und daher verlässlicher als beispielsweise die Resultate früherer Autoren. 7.2 Optimierungsmöglichkeiten für den Warndienst In den Kap. 6.1 bis 6.3 wurden die beiden Verifikationsparameter Trefferrate und Falschalarmrate in Hinblick auf ihre Saisonalität, Windrichtungsabhängigkeit und Unterschiede bezüglich der Starkwindursache untersucht. Es hat sich gezeigt, dass die Qualität der Warnungen grundsätzlich sehr hoch ist. So rangiert die Trefferrate für Starkwindereignisse überwiegend bei Werten oberhalb von,9, die Falschalarmrate bei Starkwind überschreitet nur im Falle der Luftmassengewitter den Wert,35 deutlich. In Bezug auf die Sturmereignisse liegt die Trefferrate mit Ausnahme der Föhntage immer über,7 und die Falschalarmrate erneut unterhalb von,35. Der Blick auf die Details der vorliegenden Auswertung eröffnet dennoch einige Möglichkeiten, die Warnstrategie weiter zu optimieren. Eine grundlegende Beobachtung ist die markante Abnahme der Trefferrate beim Übergang von Starkwind- zu Sturmereignissen. Hiervon sind nur der West- und Ostteil betroffen und zwar am stärksten in den Frühlingsmonaten, während derer TR deutlich unter,8 abfällt. Am schlechtesten schneiden dabei die Föhntage mit einer Trefferrate von rund,6 ab. Gleichzeitig weist die Rate falscher Alarme keine erhöhten Werte auf. Dies steht in direktem Gegensatz zu den Starkwindereignissen, denn dort lag die Trefferrate in allen Jahreszeiten, bei allen Windrichtungen und unabhängig von der Windursache bei konstant hohen Werten, was durch leichtes systematisches Überwarnen (erhöhtes FA z.b. bei Gewittern) ermöglicht wurde. Dies deutet darauf hin, dass bei Annäherung an die 1. Warnschwelle (Starkwind) im Zweifelsfall recht früh eine Warnung ausgegeben wird, wohingegen das Überschreiten der 2. Schwelle (Sturm) erst im letzten Moment und in der Folge auch oft verspätet bewarnt wird. Aus psychologischer Sicht ist dies leicht nachzuvollziehen. Für den Bootsführer bedeutet das fälschliche Ausbleiben jeglicher Warnung eine größere Gefahr, als wenn die Warnleuchten am See trotz Sturmböen immerhin Starkwind signalisieren, denn auch eine Starkwindwarnung mahnt zu Vorsicht. In der Folge wird die Windentwicklung bei Annäherung an die 25-kn-Grenze sehr genau verfolgt und schließlich lieber verfrüht als verspätet eine Starkwindwarnung ausgegeben. Der entscheidende Punkt ist, dass der Bodensee nun offenbar intuitiv als bewarnt betrachtet wird, so dass das eventuell nötige Erhöhen auf die 2. Warnstufe keine so hohe Priorität mehr hat. Wie aus den Zeitreihen ersichtlich wird, erfolgt die Umstellung auf eine Sturmwarnung häufig auch dann nicht, wenn die Böen schon seit mehreren Messintervallen Geschwindigkeiten um 34 kn erreichen. Auch wenn bereits die Starkwindwarnung alle Seenutzer über die bevorstehende Gefahr in Kenntnis setzt, hat dennoch auch die Sturmwarnung eine hohe Relevanz. Ab einer bestimmten Bootsgröße ist es möglich, auch bei Starkwindböen noch gefahrlos auf den See zu fahren, was sich beim Anschwellen des Windes auf Sturmstärke ändert. Die Führer dieser Boote sind dementsprechend auf die rechtzeitige Erhöhung der Warnstufe angewiesen. Daher erscheint es sinnvoll, insbesondere bei Föhnereignissen früher eine Sturmwarnung in Betracht zu ziehen und dabei auch leichtes 98

113 Überwarnen in Kauf zu nehmen. Eine frühere Entscheidung zur Sturmwarnung, wenn der Wind bereits mehrfach Werte von bis zu 34 kn erreicht hat, trüge hier zur Erhöhung der Trefferrate bei, ohne dass die Falschalarmrate zu stark anstiege. Aus dem windrichtungsbezogenen Vergleich der Oststation Lindau mit dem Westteil ergab sich, dass im Bereich zwischen 27 und 3 mit einer Geschwindigkeitszunahme von im Mittel mindestens 2 kn auf dem Weg von Sipplingen nach Lindau zu rechnen ist. Bei einer Windrichtung von 28 sind es knapp 4 kn. Anhand dieser Werte kann in Zukunft aus der in Sipplingen gemessenen Böenspitze die zu erwartende Maximalgeschwindigkeit in Lindau abgeschätzt werden. Zu beachten ist hierbei, dass stets die Windrichtung an der Station Lindau benutzt werden muss. Das entwickelte Kriterium konkretisiert die Bedingungen für eine von der geringen Rauhigkeit der Wasseroberfläche erzeugte Beschleunigung des Windes von West nach Ost und quantifiziert den Effekt in Abhängigkeit von der Windrichtung. Es ermöglicht es dadurch, das Eintreten des Beschleunigungseffekts zeitlich genauer zu erkennen und so die Falschalarmrate im Ostteil zu senken. Zusätzlich sollte kleinen Winddrehungen, die in Lindau zu erwarten sind, mehr Aufmerksamkeit gewidmet werden, um Auftreten oder Ausbleiben des Beschleunigungseffektes besser abzuschätzen und dadurch die schlechte Prognosegüte zu verbessern. Es zeigte sich des Weiteren, dass der Untersee hinsichtlich seines Windfeldes eine markante Sonderstellung einnimmt. Die Station Steckborn weist aufgrund von Kanalisierungseffekten eine viel höhere Zahl von Messintervallen mit Starkwind oder Sturm auf als die Stationen im Obersee und Überlinger See. Die Betrachtung der Zeitreihen bestätigt dieses Bild, da das Anschwellen des Windes in Steckborn häufig deutlich stärker ausfällt als an den übrigen Messpunkten, bzw. ausschließlich in Steckborn auftritt. Insbesondere kann es bei einer starken Südkomponente der Strömung zu Abschattungseffekten nicht nur im Ost- sondern auch im Mittelteil kommen, so dass von den Steckborner Messwerten nicht grundsätzlich auf den Mittelteil geschlossen werden darf. Laut Schickedanz (211) ist es zurzeit eine gängige Praxis, mit einer Warnung für den Westteil gleichzeitig auch eine für den Mittelteil auszugeben. Die neuen Erkenntnisse bezüglich der Besonderheiten des Windfeldes am Untersee lassen den Schluss zu, dass eine differenziertere Betrachtung von West- und Mittelteil die Zahl unnötiger Warnungen am mittleren Bodensee sinken ließe. Bisher ist über die Windverhältnisse des Untersees nur verhältnismäßig wenig bekannt. Die Existenz von lediglich einer Messstation ermöglicht keine repräsentative Beschreibung des gesamten Seearmes. Es wäre daher wünschenswert, in exponierter Lage wie beispielsweise auf der Insel Reichenau oder der Landspitze zwischen Zeller See und Untersee eine zweite Station zu errichten. Für die Reichenau gab es einen solchen Plan bereits, er wurde allerdings jüngst aus Kostengründen verworfen (Schickedanz 211). Eine andere Möglichkeit zur Optimierung des Sturmwarndienstes ergäbe sich aus einer Änderung der Messroutine der deutschen Stationen. Bisher wird, wie in Kap erläutert, bei Böengeschwindigkeiten von unter 19 kn nur für das 1-Minuten-Intervall zwischen 4. und 5. Minute ein Datensatz gespeichert und übertragen, während für die anderen Messintervalle für Geschwindigkeit und Richtung der Wert notiert wird. Insbesondere da diese Routine nicht einwandfrei funktioniert, wird der Sturmwarndienst durch die lediglich 6-minütige Bereitstellung von Messwerten vor unnötige Schwierigkeiten gestellt. Dies betrifft speziell diejenigen Fälle, in denen der 6-Minuten-Takt trotz deutlichen Überschreitens der 19-kn-Schwelle nicht auf einen 1- Minuten-Takt umspringt. Ergänzend zur bestehenden Vorgehensweise bei der Erstellung von Warnungen kann die 85hPa- Höhenwetterkarte herangezogen werden. Mithilfe des gefunden Zusammenhangs zwischen Potentialgradienten und maximaler Böengeschwindigkeit kann anhand der empirischen Formel für Fälle zyklonalen Starkwindes eine gute Annährung an die zu erwartenden Windverhältnisse erreicht 99

114 werden. In der vorliegenden Arbeit wurden vier Klassen von Wetterereignissen definiert, die am Bodensee Starkwind- und Sturmböen induzieren können. Neben dem synoptischskaligen Druckgradientfeld als Hauptursache sind dies in der Reihenfolge abnehmender Häufigkeit Fronten, Föhndurchbrüche und Luftmassengewitter. Die Windcharakteristik variiert dabei von Klasse zu Klasse stark. So schwillt der Wind bei Verdichtung der Isobaren im Allgemeinen langsam an, ein Frontdurchzug geht in der Regel mit einer plötzlichen Windzunahme einher und Luftmassengewitter können sich auch bei heiterem Wetter und für Laien unerwartet schnell entwickeln. Föhnwinde haben die Besonderheit, dass sie gewöhnlich mit Sonnenschein und trockenem Wetter einhergehen, was der landläufigen Meinung widerspricht, nach der ein Sturm immer mit Regen verbunden ist. Deshalb könnten die Warnungen hinsichtlich ihrer Nutzerfreundlichkeit optimiert werden, wenn in komprimierter Form auf die Charakteristik des bevorstehenden Windereignisses hingewiesen würde. Die Wortwahl muss sich dabei selbstverständlich am Ziel der Allgemeinverständlichkeit orientieren. So ist bei gradientinduziertem Starkwind ein Hinweis auf eine allmähliche Windzunahme und vor einem Frontdurchzug auf plötzliches und starkes Auffrischen sinnvoll. Im Falle von Luftmassengewittern erscheint im Hinblick auf deren große räumlich-zeitliche Variabilität die Formulierung in Gewitternähe plötzlich auftretende Böen passend. Auf Föhnereignisse wird bereits jetzt explizit hingewiesen. Um dem unterschiedlichen Schwierigkeitsgrad der Bewarnung gerecht zu werden, bietet es sich in diesem Zusammenhang an, die Verifikationsgrößen TR und FA routinemäßig auch für die vier Starkwindursachen separat zu berechnen, wie es im Rahmen dieser Arbeit geschah. Dies würde dazu beitragen, aktuelles Verbesserungspotential noch gezielter erkennen zu können. Eine weitere Optimierung des Sturmwarndienstes kann sowohl direkt auf dem See Bootsführer und Touristen vor Gefahren schützen als auch den Wasserschutzpolizeien durch transparente, für den Nutzer leicht verständliche Warntexte ermöglichen, sich besser auf bestimmte Gefahrensituationen vorzubereiten. 1

115 8 Zusammenfassung und Ausblick Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es, ein tieferes Wissen über die Windverhältnisse am Bodensee im Hinblick auf Starkwind- und Sturmböen zu gewinnen und außerdem erstmals die Prognosegüte des Sturmwarndienstes auf die Abhängigkeit von verschiedenen Faktoren zu prüfen. Nunmehr werden im letzten Kapitel die wesentlichen Ergebnisse zusammengefasst, deren Bedeutung im Kontext vorheriger Publikationen herausgestellt und darüber hinaus auf Punkte hingewiesen, an denen weitergehender Forschungsbedarf besteht. In dieser Arbeit ist es gelungen, die Windverhältnisse über dem Bodensee im Hinblick auf Saisonalität, Richtungsverteilung und meteorologische Ursachen umfassend zu analysieren. Dabei wurde durchgehend Wert auf eine räumlich differenzierte Betrachtungsweise gelegt, um den großen orographisch bedingten lokalen Unterschieden Rechnung zu tragen. Die Untersuchung widmete sich außerdem erstmals explizit den Starkwinden gemäß der gängigen Definition und betrachtete die Stürme nochmals gesondert, wobei stets die Böen und nicht wie in früheren Veröffentlichungen das 1-Minuten-Mittel der Windgeschwindigkeit im Blickpunkt standen. Interessante neue Informationen lieferte zudem die detaillierte Betrachtung der Prognosegüte des Sturmwarndienstes. Die Ergebnisse ermöglichen eine genaue Lokalisierung der Stärken und Schwächen der Warnstrategie und zeigen Möglichkeiten der Optimierung auf. Die Wahl des bisher längsten Untersuchungszeitraums von fünf Jahren führt zu einer höheren Verlässlichkeit und Aussagekraft der Ergebnisse. Im Folgenden werden die bedeutendsten Ergebnisse dieser Arbeit kurz zusammengefasst. 1. Die Starkwind- und Sturmhäufigkeit ist einem deutlichen Jahresgang unterworfen, der sich durch die Dualität einer starkwindreichen Periode von November bis März und eines starkwindarmen Rests des Jahres auszeichnet. Die Station Steckborn am Untersee weist grundsätzlich markant erhöhte Häufigkeitswerte auf. Ein bemerkenswertes Ergebnis ist außerdem, dass sich auch die Starkwindcharakteristiken nahegelegener Orte in auffälliger Weise unterscheiden können, wenn diese in ihrer Höhenlage differieren. Dies unterstreicht die große Bedeutung der Topographie für das lokale Windfeld am Bodensee. 2. Für Starkwinde gibt es drei ausgeprägte Hauptwindrichtungen, Südwest bis West, Nordost und Süd, von denen die erste mit Abstand am bedeutendsten ist. Im Falle der Stürme tritt die Hauptwindrichtung Nordost kaum mehr auf, da der Druckgradient bei den entsprechenden Wetterlagen im Allgemeinen zu klein ist, die Bedeutung der föhnbedingten Südkomponente ist hingegen größer als bei den Starkwinden. 3. Es konnte gezeigt werden, dass der östliche Bodensee bei Anströmungsrichtungen um Westnordwest erhöhte Windgeschwindigkeiten verzeichnet, wohingegen südwestliche Winde aufgrund von orographischer Abschattung nur abgeschwächt oder gar nicht nach Osten vordringen. Diese partielle Entkopplung des Ostteils lässt die Prognosegüte dort signifikant sinken. 4. Als weiteres wichtiges Resultat ergab sich, dass die überwiegende Mehrheit der Starkwindtage von gradientgesteuerten Wetterlagen induziert wird, die zweithäufigste Starkwindursache sind Frontdurchgänge, während Föhn und Luftmassengewitter deutlich seltener Starkwind hervorrufen. 5. Ein Ergebnis von besonderer Bedeutung ist die empirische ermittelte Beziehung zwischen dem 85-hPa-Potentialgradienten und dem Tagesmaximum der Windgeschwindigkeit, die es in Zukunft ermöglicht, für jede Station näherungsweise eine Böenprognose für den Tag zu erstellen. Der 11

116 Einfluss der komplex strukturierten Grenzschicht auf die Böenstärke am Boden wird in Form der zwei Regressionskoeffizienten parametrisiert und die reibungsbedingte Modifikation des geostrophischen Windes dadurch für jeden Messpunkt quantifiziert. 6. Die Trefferrate liegt für Starkwind immer und überall auf sehr hohem Niveau, für Sturmereignisse fällt sie hingegen merklich schlechter aus. Letzteres ist auf die derzeit gängige Praxis zurückzuführen, bei der Starkwindwarnungen auch im Zweifelsfall ausgegeben werden, die Warnstufe aber mitunter erst spät auf Sturm erhöht wird. 7. Die Falschalarmrate zeichnet sich sowohl für Starkwind als auch für Sturm durch einen starken Jahresgang mit hohen Werten im Sommer und niedrigen im Winter aus. Damit deckt sich die Beobachtung, dass bei Luftmassengewittern verglichen mit anderen Starkwindursachen am häufigsten unnötige Warnungen ausgegeben werden. Bei gradientgesteuerten Wetterlagen und im Winter steigt die Falschalarmrate von West nach Ost an, was mit der partiellen Entkopplung des Ostteils zu begründen ist. 8. Als weiteres Ergebnis lässt sich festhalten, dass sich der Bezugszeitraum von fünf Jahren für größte Teile der Auswertung als ausreichend erwies. Nur in wenigen Bereichen der Untersuchung wäre eine noch längere Zeitreihe von 1 oder 2 Jahren wünschenswert gewesen. So ergab sich beispielsweise bei der monatsbezogenen Betrachtung der Starkwindhäufigkeit fälschlicherweise der März als starkwindreichster Monat, was allein auf das Ausreißerjahr 28 zurückzuführen war. Offensichtlich sind also die Variationen zwischen den Jahren so groß, dass ein Mittelungszeitraum von fünf Jahren nicht ausreicht. Manchmal war des Weiteren die Datenmenge zu klein, um aussagekräftige Schlüsse zuzulassen. Dies trifft insbesondere auf die Ermittlung der Prognosegüte für Luftmassengewitter mit Böen in Sturmstärke zu. Aus den oben dargestellten Ergebnissen ergeben sich folgende interessante Fragestellungen, deren Beantwortung das Wissen weiter vertiefen und die Warnstrategie des Sturmwarndienstes Bodensee zusätzlich bereichern würde: 1. Ein Ansatzpunkt weiterer Forschungsarbeiten ist das Windfeld über dem Untersee. Kanalisierungseffekte bewirken hier markant erhöhte Starkwindhäufigkeiten und eine Drehung der Windrichtung. Letzteres wird am eindrucksvollsten anhand des schmalen Spektrums der Bisewinde deutlich, das in Steckborn von Nordost auf Ost gedreht ist. Eine Kernfrage, die es dabei zu beantworten gilt, betrifft den Beschleunigungsprozess im Hochrheintal und über dem Untersee. Bis jetzt ist nicht bekannt, wo genau die massive Geschwindigkeitszunahme einsetzt. Im Rahmen einer Messkampagne könnten zwischen Gailingen und Steckborn fünf temporäre Anemometer möglichst äquidistant positioniert und deren Messungen für mehrere zyklonale Starkwindereignisse ausgewertet werden. Ebenfalls von Interesse sind die Abschwächung westlicher Winde zum Obersee hin und das Übergreifen von Böen auf die Seearme des Zeller Sees und Gnadensees. Hierzu wäre mindestens eine weitere Messstation beispielsweise auf der Insel Reichenau wünschenswert (vgl. Kap 7.2). 2. Nachdem diese Arbeit auf die Beschleunigung von Westnordwestwinden zwischen West- und Ostteil des Bodensees eingegangen ist und diesen Effekt quantifiziert hat, ist es nun von Interesse, die Verhältnisse im Ostteil bei südwestlichem Wind näher zu untersuchen. Es wurde mehrfach erwähnt und in Kap anhand eines Fallbeispiels belegt, dass das Appenzeller Bergland den Ostteil des Bodensees bei negativer Meridionalkomponente des Windvektors teilweise oder komplett abschattet. Bei starker Südkomponente wird die Abschattung sogar im Mittelteil beobachtet. Eine quantifizierende Untersuchung dieses Effekts brächte auch dem Sturmwarndienst weitere Erkenntnisse. Die Fragestellung hierbei ist, bei welcher Windrichtung die Abschattung des Ostteils einsetzt bzw. aufhört und ferner ab welcher Richtung auch der Mittelteil abgeschattet wird. 12

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121 Anhang A (zu Kapitel 2) Abb. A1: Detaillierte Karte des Bodenseegebietes mit Messpunkten des Sturmwarndienstes (schwarze Quadrate), Warnleuchten (rot) und Grenzen zwischen West-, Mittel und Ostteil (schwarze Linien) westliche Hälfte. Quelle: Deutscher Wetterdienst 21 17

122 Abb. A2: Detaillierte Karte des Bodenseegebietes mit Messpunkten des Sturmwarndienstes (schwarze Quadrate), Warnleuchten (rot) und Grenzen zwischen West-, Mittel und Ostteil (schwarze Linien) östliche Hälfte. Quelle: Deutscher Wetterdienst 21 18

123 Anhang B (zu Kapitel 5) 45 Kon Anzahl 6'-Intervalle Januar Februar März April Mai Juni Juli August September Oktober November Dezember Monat Abb. B1: Absolute Häufigkeit von 6-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen von 25 bis 33 kn (Starkwind) in Konstanz Betrachtung der Monate (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) 12 Fri Güt 1 8 Anzahl 1'-Intervalle Januar Februar März April Mai Juni Juli August September Oktober November Dezember Monat Abb. B2: Absolute Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen von 25 bis 33 kn (Starkwind) im Mittelteil (Friedrichshafen und Güttingen) Betrachtung der Monate (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) 19

124 Anzahl 6'-Intervalle Frühling Sommer Herbst Winter Jahreszeit Abb. B3: Absolute Häufigkeit von 6-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen ab 34 kn (Sturm) in Konstanz der Jahreszeiten (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) Betrachtung 7 Fri Güt 6 5 Anzahl 1'-Intervalle Frühling Sommer Herbst Winter Jahreszeit Abb. B4: Absolute Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen ab 34 kn (Sturm) im Mittelteil (Friedrichshafen und Güttingen) Betrachtung der Jahreszeiten (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) 11

125 12 Kon 1 8 Anzahl 6'-Intervalle Januar Februar März April Mai Juni Juli August September Oktober November Dezember Monat Abb. B5: Absolute Häufigkeit von 6-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen ab 34 kn (Sturm) in Konstanz der Monate (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) Betrachtung 4 Fri Güt 35 3 Anzahl 1'-Intervalle Januar Februar März April Mai Juni Juli August September Oktober November Dezember Monat Abb. B6: Absolute Häufigkeit von 1-Minuten-Intervallen mit Böenspitzen ab 34 kn (Sturm) im Mittelteil (Friedrichshafen und Güttingen) Betrachtung der Monate (Jahresmittel über den Zeitraum 25-29) 111

126 Tab. B1: Tabelle zur ²-Verteilung. Irrtumswahrscheinlichkeit Schickedanz 1991, nach: Weber 1961 in Abhängigkeit von ² und der Freiheitsgrade f. Quelle: 112