URBAS_Radar - ein statistischer Zugang zur Klimatologie von Starkniederschlägen
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- Ursula Glöckner
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1 URBAS_Radar - ein statistischer Zugang zur Klimatologie von Starkniederschlägen 4. Fachtagung des Dresdner Kompetenzzentrums Wasser Deutsches Hygienemuseum Dresden Andreas Wagner, Jörg Seltmann Meteorologisches Observatorium Hohenpeißenberg A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 1
2 Sturzfluten im urbanen Raum BMBF- Fördermaßnahme RIMAX: Verbundprojekt URBAS Zielsetzung: Fallstudien über die gesamte Ereigniskette * Ereignisdatenbank * Niederschlagsentstehung und -verlauf * Abflussentstehung und Verlauf * Schadenserfassung * Gefahren-und Risiokanalyse * Risikomanagement Empfehlungen für (z.t. Bereitstellung von) : * geeignete Vorhersage- und Warnsysteme * Gefahrenkarten * vorbeugende(n) Schutzmaßnahmen * Katastrophenschutz A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 2
3 Vorhersage und Warnung Wetterwarnungen des DWD KONRAD Nutzung vorhandener Systeme Weiterentwicklung, v.a. in Bezug auf Sturzfluten z.b. 2. Starkregenwarnstufe A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 3
4 Gliederung URBAS_Radar: Statistik von Radardaten Datengrundlage: KONRAD Statistische Auswertung Statistische Korrekturen Kompositierung und Gefahrenkarten Ausblick A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 4
5 Exkurs KONRAD = KONvektionsentwicklung in RADarprodukten Ziel: aus strukturierten Standardprodukten konvektive Zellen isolieren Zellkernentwicklungsstadium + -gefährdungspotenzial (Sekundärzellen, Hagel, Starkregen, Böen) Zugbahn (Tracking + Extrapolation) basiert auf Klassenprodukt (alle 5 min) extrahiert Informationen aus Radardaten für Nutzer A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 5
6 Exkurs KONRAD Emden A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 6
7 URBAS Fallstudie Dillenburg Bereich - Meschede Bereich - Dillenburg Dillenburg A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 7
8 KONRAD als Datengrundlage analysiert den für Sturzfluten typischen Niederschlagstyp vereint die Vorteile der Zeit- und Flächenmessung - Zellmaxima - räumliche Niederschlagsverteilung - Zellzugbahnen - Lebenszyklus von Zellen - Warnungen Kontinuierliche Daten seit Mitte 2000 für alle 16 Radargeräte keine Modifikationen in der Grundstruktur (Vergleichbarkeit!) Häufigkeitsdarstellungen A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 8
9 KONRAD - Hagelwarnung Häufigkeit Radar München, Ausschnitt A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 9
10 Starkniederschlag (> 12mm / 30min) Radar München ( ) A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 10
11 Starkniederschlag - Tageszeit 0-3 UTC 3-6 UTC 6-9 UTC 9-12 UTC UTC UTC UTC UTC Radar München ( ) A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 11
12 Zugbahnen & Gesamtlebensdauer Zugbahnen mit Gesamtlebensdauer Zugbahnen (pixelweise) < 0,5 h 0,5-1,0 h 1,0-2,0 h > 2,0 h Radar München ( ) Radar München ( ) A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 12
13 Auftretende Effekte Häufigkeit Level 3 (PX) Annahme: Gleichverteilung der Häufigkeiten von leichtem und mäßigem Niederschlag über gesamten Radarbereich! Arten von Störungen : Abschattungen (hinter Hindernissen) Clutter im Stadtbereich Festziele (Berge, Windmühlen, Schiffe) Strahlhöhe + Messvolumen Korrekturen: Höhenkorrektur Speichen & Einzelpixel Radar München ( ) Einzelkorrektur jedes Radargerätes A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 13
14 Vergleichbarkeit? Folgen Messung in unterschiedlichen Schichten Strahlfüllung Overshooting Höhe über Grund Strahlvolumen Flatterscan Radar München Höhenverteilung A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 14
15 saisonale Höhenabhängigkeit Januar Juli Radar München ( ) Radar München ( ) A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 15
16 Statistische Höhenkorrektur Bestimmung des Medians der Level-Häufigkeiten jeder Höhenschicht Verhalten des Medians mit der Höhe Rangekorrektur - Level 3 Januar Rangekorrektur - Level 3 Juli Radar Hamburg, Häufigkeiten von Level 3 Unterschiede nach LEVEL & MONAT A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 16
17 Korrektur von Störpixeln und Speichen Originalverteilung erhalten, mittlere Häufigkeit anpassen Vorgehen: Abgrenzen der Bereiche mit und ohne Struktur ohne Struktur: Interpolation mit Struktur: Median-Angleichung nicht korrigiert korrigiert Radar Hamburg ( ) Radar Hamburg ( ) A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 17
18 Gesamtkorrektur (Bspl. München) ohne Korrektur Höhenkorrektur Korrektur von Clutter und Abschattung A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 18
19 Bewertung der statistischen Korrektur Vor- und Nachteile + stabil - mittlere Korrektur + korrigiert Effekte + korrigiert schleichende Abweichungen - keine Beachtung der Ursachen Fazit: Zuerst: physikalisch basierte Korrekturen - Bei unbekannten Ursachen - oder nachträglich kann statistische Korrektur Abhilfe schaffen A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 19
20 Kompositierung Standortabhängig: - Höhe über Grund - Datenvolumen - Geräteeinstellungen stellen Übereinstimmung in Schnittbereichen her: Normierungsfaktor für jedes Radar Berechnung der Häufigkeiten A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 20
21 Normalisierung im Schnittbereich Hannover Ummendorf VX-Anzahl Normierungs-Basen Anzahl von Messungen Mittelwerte von Häufigkeiten PX-Mittel Level 3 Vergleichsbasis homogen verteilte Daten unabh. v. Norm.-Basis Bewertung der Güte arithmet. Mittel Standardabweichung A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 21
22 Ergebnis der Normierung Sekundärzellen nicht normiert Normierungsbasis PX-Mittel Level 3 A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 22
23 Komposit des Starkniederschlags KOSTRA Dauerstufen Wiederkehrzeiten 16 Radars ( ) A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 23
24 weiteres Vorgehen - Zusammenfassung Auswertungen nach statistischer Korrektur Häufigkeitsdarstellungen KONRAD II (8 Bit, zweite Starkregenwarnstufe) Reichweite erhöhen Lücken in Komposit schließen Vergleich mit KOSTRA Gefahrenkarten meteorologische Interpretation (Einfluss von Bergen, Städten, Wasserflächen) Einstieg in die Klimatologie mit Radardaten Häufigkeitsanalyse von sieben Jahren KONRAD-Daten in ganz Deutschland statistische Korrekturen statistische und meteorologische Interpretation (Fallstudien) website A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 24
25 Observatorium Hohenpeissenberg URBAS_Radar - ein statistischer Zugang zur Klimatologie von Starkniederschlägen 4. Fachtagung des Dresdner Kompetenzzentrums Wasser Deutsches Hygienemuseum Dresden Andreas Wagner, Jörg Seltmann Meteorologisches Observatorium Hohenpeißenberg Danke! A. Wagner, J. Seltmann URBAS_Radar: KONRAD-Statistik 25
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