Anthropogene Beeinflussung des
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- Lorenz Klein
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1 Anthropogene Beeinflussung des Sturmklimas über Europa und mögliche Auswirkungen für die Region Hessen Uwe Ulbrich, Tobias Pardowitz, Gregor C. Leckebusch* Institut fuer Meteorologie Freie Universitaet Berlin * jetzt: School of Geography, University of Birmingham INKLIM-A Interdisziplinäre Forschung zu Klimawandel, Folgen und Anpassung in Hessen
2 Einleitung ESWD reports from 1 January to 31 December
3 Einleitung Winterstürme Wintersturm: schadenträchtigste Naturgefahr in Zentraleuropa. 50% der volkswirtschaftlichen Schäden durch Naturgefahren. IPCC 2007: Unter geänderten Klimabedingungen ist eine Zunahme (in Anzahl und Intensität) meteorologischer Extremereignisse zu erwarten. Quelle: MunichRe 3
4 Einleitung NatCatSERVICE Naturkatastrophen in Deutschland Anzahl der Ereignisse Anzahl Geophysikalische Ereignisse (Erdbeben, Tsunami, Vulkanausbruch) Meteorologische Ereignisse Hydrologische Ereignisse Klimatologische Ereignisse (Sturm) (Überschwemmung, (Temperaturextreme, Massenbewegung) Dürre, Waldbrand) 2012 Münchener Rückversicherungs-Gesellschaft, GeoRisikoForschung, NatCatSERVICE Stand Januar 2012
5 Einleitung Schadendaten Kyrill Lothar Jeanett Anna [ ] Schadensatz GD DV Schadensatz = Gezahlter Schaden / Versicherungssumme 5
6 Einleitung Relevanz für Hessen Südlichen Regionen Hessens gehören zu den am dichtesten besiedelten Regionen Deutschlands. Wirtschaftliche Relevanz. Hohe Relevanz durch Verkehrsinfrastruktur. 6
7 Kann man die Änderung des Sturm-Risikos für das Land Hessen abschätzen? Ansätze im Projekt - Statistischer Ansatz - Dynamischer Ansatz - Dynamischer Ansatz auf Basis von Sturmepisoden 7
8 Basis der Einschätzungen: Klimamodelle Horizontale Auflösung der Klimamodelle (IPCC 2007) 8
9 Basis der Einschätzungen: Klimamodelle Schadenprojektionen für Hessen? ~170km Statistischer Ansatz: Sturm-Wetterlagen identifizieren Änderung von deren Häufigkeit bestimmt Schadenänderung 9
10 Statistischer Ansatz Beobachtungen zeigen 5 dominant schadenträchtige Wetterlagen Mittlerer Schaden in Lkrs j für Wetterlage i 10
11 Statistischer Ansatz Schadenprojektionen für Hessen? Signale in Klimamodellen? 9 Modell-Läufe, Treibhausgasantrieb A1B-Zukunft-Gegenwart ~170km 11
12 Statistischer Ansatz Ergebnis 12
13 Statistischer Ansatz Ergebnis 8 von 9 Modellen: Zunahme der Schäden wegen häufigerer sturmrelevanter Wetterlagen MPI-Modellläufe: : 2060: +13% : + 26% Ensembles: + 19% 13
14 Dynamischer Ansatz Wind-Schaden Transferfunktion auf Landkreisebene nach Beobachtungen Modellierung von Schäden auf Basis hochaufgelöster RCM Simulationen mit Treibhausgasantrieb A1B-Zukunft-Gegenwart 14
15 Schadendaten und Schadenmodellierung Beobachtete Zusammenhänge Daria max. Wind (ERA40) Daria Schadenpotential Loss Ratio GdV and ERA40 (Germany) ss Ratio [ ] Lo 0,7 06 0,6 0,5 0,4 0,3 02 0,2 0,1 0, GdV ERA40 Methodik: Klawa und Ulbrich, 2003, Natural Hazards and Earth System Sciences 15
16 Schadendaten und Schadenmodellierung Beobachtete Zusammenhänge Kyrill Lothar Jeanett Anna Schad densatz GD DV [ ] Schade enmodell CC CLM Schad denmodell ERA A-Interim
17 Dynamischer Ansatz Ergebnis 17
18 Dynamischer Ansatz Ergebnis 10 von 12 Modellen: Zunahme der Schäden durch Zunahme in Frequenz und/oder Intensität der Stürme MPI-Modellläufe: : +16% : +50% Ensembles: +32% 18
19 Dynamischer Ansatz: Sturmepisoden Identifizierung i potentiell ti schadenrelevanter Sturmereignisse im GCM Regionalisierung (mit Modell CLM) dieser Ereignisse Bandbreite der Sturmereignisse eingeschätzt durch Ensemble der Simulationen 19
20 Episodenbasierter Ansatz Methodik Identifizierung i und Regionalmodell-Simulation ll l potentiell schadenrelevanter Ereignisse Jeweils intensivste 30 Ereignisse ECHAM5 aus , und , 5-fach simuliert 20
21 Episodenbasierter Ansatz Ergebnisse 21
22 Zusammenfassung 22
23 Fazit Übereinstimmend zeigen alle Ansätze eine (stetige) ti Zunahme potentieller Sturmschäden Tendenziell geringere Zunahmen im Westen Hessens, stärkste Zunahmen im Nord-Osten Zunahme der Schäden insbesondere durch Intensivierung extremer Sturmereignisse 23
24 Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! 24
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