Hagelrisiko in Deutschland: Was wir wissen und was wir nicht wissen

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1 : Was wir wissen und was wir nicht wissen Michael Kunz, Manuel Schmidberger, Elody Fluck, Heinz Jürgen Punge, Susanna Mohr, David Piper, Jan Wandel (IMK-TRO) Center for Disaster Management and Risk Reduction Technology (CEDIM) KIT Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft

2 Hagelsturm Andreas, 2013 Radar-Komposit (Radarverbund DWD + KIT-Radar, Zellverfolgung TRACE3D) 28. Juli 2013 geogr. Breite ( ) Höhe triggering supercell formation; change in direction geogr. Länge ( )

3 Hagelstürme 2013 Deutschland 27 Juli 28 Juli 6 August Hannover Wolfsburg 14 cm Data: Stuttgart 2-4 cm 6-7 cm > 8 cm Gesamtschaden 4.2 Mrd. Versicherter Schaden nur : 2.8 Mrd. (Swiss Re, 2014) Marco Kaschuba

4 Schwergewitter: Schäden Deutschland Wohngebäudeversicherung: Schadenaufwand nach Gefahren Sturm + Hagel Elementarschäden

5 Schwergewitter: Schäden Annual Losses USA Straight-line Wind Tornado Hail Zürich Sturm 17,6% Schneedruck 5,1% Rutsch, Lawinen 1,1% Schadenanteil Gebäude Überflutung 27,1% Hagel 49,1%

6 Herausforderungen und Fragestellungen Keine direkten, operationellen Hagelmessungen in Deutschland Methoden zur Ableitung von Hagelwahrscheinlichkeiten? Ursachen der räumlichen Variabilität der Häufigkeit? Umgebungsbedingungen vor/bei Hagelstürmen? Lang-zeitliche Änderung des Hagelpotentials?

7 Hagelbildung Großräumig: Dynamik ~ km Kleinräumig: Wolkenmikrophysik m

8 Hagelbildung Geopotential 500 hpa Großräumig: Dynamik ~ km Heterogenes Gefrieren: IN Kleinräumig: Wolkenmikrophysik m

9 Hagelwachstum in Gewitterwolken -38 C 0 C schnelle Akkreszenz Akkreszenz Nukleation/ Gefrieren Hagelwachstum durch schnelles Bereifen der Hagelembryos Bereifung durch Akkreszenz unterkühlter Tröpfchen: Graupel / gefrorene Tropfen (Hagelembryo) Heterog. Nukleation: Eiskristall Aufwind Kollission- Koaleszenz Kondensation Wolken/Regentropfen Kondensation durch Kondensationskerne (CCN) (Straka, 2009; Pruppacher and Klett, 2010; Houze, 2014)

10 Hagelwachstum in Gewitterwolken -38 C Hagelwachstum Eisbildung, Hagelembryos 0 C Kondensation Hagelstriche: kleinräumig ( : 40 km²; Changnon, 1970) Dichte Stationsnetz zu gering für verlässliches Monitoring (Straka, 2009; Pruppacher and Klett, 2010; Houze, 2014)

11 Proxy I: Konvektives Überschießen Eindringen konvektiver Wolken in untere Stratosphäre: overshooting top (OT) Proxy für starke konvektive Aufwinde Detektion über MSG SEVIRI 10.8 μm IR Strahlungstemperatur (Bedka, 2011; Punge et al., 2014) Meteosat (MSG): SEVIRI cloud top temperatures Juli 2013, UTC

12 Häufigkeit OT Ereignisse Häufigkeit OT Ereignisse; MSG SEVIRI , April-Sept. Anzahl OT Ereignisse pro Jahr und 1000 km² (Punge et al., 2017; submitted to ARe)

13 Häufigkeit OT Ereignisse Häufigkeit OT Ereignisse; MSG SEVIRI , April-Sept. Filterung OTs während ungünstiger Umgebungsbedingungen (ERA) Filterung über Perzentile geeigneter Größen Definition Perzentile aus Meldungen ESWD CAPE Über/Unterschreitung Schwellwerte 0 C Höhe CAPE Cross-Totals CT Bulk wind shear Schmelzschichthöhe Anzahl gefilterte Ereignisse pro Jahr und 1000 km² (Punge et al., 2017; submitted to ARe)

14 Satelliten-basierte Hagelklimatologie Kombination Satellitendaten (MSG SEVIRI) und Reanalysen (ERA-Interim) Anzahl Ereignisse pro Jahr und 100 km² (Punge 2015)

15 Proxy II: Radar-Reflektivität Radar: hohe räumliche / zeitliche Auflösung, geogr. Breite ( ) Höhe 28. Juli 2013 Methoden: Maximum Reflektivität geogr. Länge ( ) Spektrum Vertikalerstreckung Zellverfolgung, Advektionskorrektur Kalibrierung mit Hagelbeobachtungen

16 Radar-basierte Hagelklimatologie Frankreich Deutschland Ursachen der räumlichen Variabilität? Anzahl Tage mit Hagelsignal (2D/3D Radar Reflektivität) (Fluck, 2017; Schmidberger, 2017)

17 Hagelhäufigkeit vs. Orografie Strömungsdynamik: Umströmungsregime, Strömungskonvergenz bodennah Fr = U N H relative Häufigkeit in % Froude Zahl Fr (Kunz and Puskeiler, MZ, 2010) Histogramm Fr an Hageltagen SW

18 Hagelhäufigkeit vs. Orografie Semi-idealisierte COSMO-DE Simulationen Initialisierung: mittleren Umgebungsbedingungen an Hageltagen (Fr ~ 0.6) Strömungskonvergenz Konvektive verfügbare Energie CAPE DIV CON (Köbele, 2014)

19 Umgebungsbedingungen Zusammenhang Hagelzüge und Hagelkorndurchmesser? Durchmesser D in cm Durchmesser D in cm < >150 Länge in km Zugrichtung in Zuordnung Hagelbeobachtungen ESWD und radar-detektierte Zugbahnen (Baumstark, 2017)

20 Umgebungsbedingungen Hagelzüge Hagelkornduchmesser (ESWD) Composite Lifted Index als fkt(l, D) < 3 cm 3-4 cm 5 cm K < 50 km km > 100 km Länge Zugbahn

21 Umgebungsbedingungen Hagelzüge Composite Windscherung 0-6 km als fkt(l, D) < 3 cm 20 Hagelkornduchmesser (ESWD) 3-4 cm 5 cm 10 0 m s -1 < 50 km km > 100 km Länge Zugbahn

22 Umgebungsbedingungen Zusammenhang Hagelzüge und Kaltfronten? Kaltfronten ERA-Interim-Reanalysen (Schemm et al., 2015) Thermodyn. Frontenparameter (Baumstark, 2017)

23 Umgebungsbedingungen Zusammenhang Hagelzüge und Kaltfronten? Anteil frontaler Hagelzüge pro 0.5 x 0.5 ERA-Interim-Reanalysen / Radarzugbahnen (Baumstark, 2017)

24 Risikoschätzung: CAT-Modeling Hagelrisikomodelle für Versicherungswirtschaft Risiko = Gefährdung x Exposition x Vulnerabilität Ereigniskatalog Stoch. Modellierung z.b Jahre Risiko: wahrscheinlicher Höchstschaden Ereignisschaden in Stationarität PML200 oder Trend (Klimawandel)? Wiederkehrperiode in Jahren Schadengrad Schadenfunktion 10% Portfolio Intensität Portfolio, Objektdaten (Daniell, 2013) Hagel in Europa - ein unterschätztes Risiko

25 Zeitliche Änderung Schwergewitter? Dynamik, Wetterlage Zunahme Häufigkeit / Intensität Gewitter Zunahme Konvektionsenergie? Erhöhte Verdunstung Erwärmung (Klimawandel)

26 Konvektions- / Gewitterpotential in Europa Lineare Trends 90% Perzentile konvektionsrelevanter Parameter Zunahme Konvektionsenergie v.a. durch Zunahme Feuchte Radiosonden: Perzentile aus Gamma- / Weibull-Verteilung Eliminierung Autokorrelation: trend-free pre-whitening (Mohr and Kunz, ARE, 2013)

27 Statistisches Hagelmodell Logistische Regression mit Logistisches Hagelmodel LHM SLI: Lifted Index T min : Min. Temp. 2 m T 2m : 12 UTC Temp. 2 m owl: objektive Wetterlagen Potential Hail Index (PHI) (Mohr, Kunz, and Geyer, GRL, 2015 Mohr, Kunz, and Keuler, JGR, 2015)

28 Hagelpotential in Europa ( ) Logistisches Hagelmodell Mittel II Trend decrease increase Reanalysis, driven by NCEP NCAR 1 (@ HZG) not significant (Mohr, Kunz and Geyer, GRL, 2015)

29 Hagelpotential in Europa ( ) Logistisches Hagelmodell Mittel II Reanalysis, driven by NCEP NCAR 1 (@ HZG) (Mohr, Kunz and Geyer, GRL, 2015)

30 Hagelpotential Zukunft Abnahme Zunahme vs Mini-Ensemble basierend auf 7 RCM (@ IMK) (verschiedene SRES, Realisierungen, RCM) (Mohr, Kunz, und Keuler, JGR, 2015)

31 Schlussfolgerungen Schadenpotentiale durch Schwergewitter regional erheblich; Größter mittlerer Jahresschaden bei Gewittern durch Hagel Abschätzung Hagelgefährdung aus Fernerkundungsdaten physikalisch plausibel und robust Radar-Daten (2D/3D), Satelliten IR Wolkenoberfläche (OT) Hohe räumliche Variabilität Gewitter-/Hagelgefährdung, v.a. durch Orografie (Maxima bevorzugt stromab der Mittelgebirge) Klimatologie (v.a. Stabilität, Wetterlagen, Fronten) Zunahme Gewitter-/Hagelpotential in Vergangenheit und nahen Zukunft. Änderungssignale aber oft statistisch nicht signifikant!