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Wie extrem wird das Klima? Christian-D. Schönwiese J.W. Goethe-Universität Frankfurt a.M. Institut für Atmosphäre und Umwelt.

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Präsentation zum Thema: "Wie extrem wird das Klima? Christian-D. Schönwiese J.W. Goethe-Universität Frankfurt a.M. Institut für Atmosphäre und Umwelt."—  Präsentation transkript:

1 Wie extrem wird das Klima? Christian-D. Schönwiese J.W. Goethe-Universität Frankfurt a.M. Institut für Atmosphäre und Umwelt

2 Hintergrund und Motivation Atmosphärische Extremereignisse werden vor allem hinsichtlich Temperatur, Niederschlag und Wind betrachtet. Beispiele dafür sind der Hitzesommer 2003, das Elbe-Hochwasser 2002 und der Hurrikan Katrina Wegen ihrer Auswirkungen (Todesfälle, Schäden) sind sie von besonderer Brisanz. Sie können kurzzeitig ( Wetter, z.B. Sturm, Starkregenschauer, Hagel) oder längerfristig ( Witterung, z.B. Hitzesommer) auftreten. Klimatologisch stellt sich die Frage, ob sich ihre Häufigkeit / Intensität langfristig (über die Jahrzehnte, Jahrhunderte usw.) ändert.

3 Industriezeitalter, globale Perspektive 1864 Global-Temperatur (bodennah) Jahresanomalien 1856 – 2004 (relativ zu 1961 – 1990) Trendanalyse : +0,6 °C (0,04/Dek.) : +0,7 °C (0,07/Dek.) : +0,3 °C (0,17/Dek.) Quelle: IPCC, 2001; CRU (Jones et al.), 2005; bearb.

4 Große Naturkatastrophen Volkswirtschaftliche (a) und versicherte (b) Schäden in Mrd. US Dollar (a) (b)

5 Todesopfer (Europa): (F 14800, I 4000, D 3500,...) Volkswirtschaftl. Schäden (Europa): 13 Mrd. EURO Topics 2003 Hitze-/Trockensommer 2003 Neuere Zahlen gehen für Europa von Hitzetoten aus *) *) MüRück, DWD, 2005

6 Deutschland-Sommertemperaturen ,2°C (Mittel ) 19,6°C Schönwiese, Trömel und Staeger, 2004 Der Sommer 2003 war mit Abstand der wärmste seit 1761 (3,8 s)

7 Extremeres Klima? Wahrscheinlichkeitsanalyse Nach IPCC, 2001; dt. nach Hupfer u. Börngen, Hier gezeigt am Beispiel der Normalverteilung

8 Anmerkungen zur Analysemethodik Es wurde eine neue Methodik* angewandt, die es erlaubt, aufgrund beliebiger Häufigkeitsverteilungen (Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen) für beliebig definierte Schwellenwerte und für beliebige Zeitpunkte (der betrachteten Zeitspanne) die Wahrscheinlichkeit für das Über- bzw. Unterschreiten anzugeben. * nach Trömel, 2004, 2005

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10 Wahrscheinlichkeitsanalyse zur Änderung der Sommertemperatur in Deutschland Trömel, 2004 Temperaturanomalien in °C 3,4 °C Ereignis (Sommer 2003)

11 Zeitabhängige Wahrscheinlichkeitsanalyse für das Eintreten/Überschreiten des 2003-Ereignisses (3,4 °C) (Sommertemperatur Deutschland) p < 0,0001 entsprechend 1/10000 Jahre p = 0,0022 entsprechend 1/455 Jahre J a h r Trömel, 2004

12 Häufigkeitsanalyse Hitzetage, Beispiel Karlsruhe (1947) (1952) 9 (1947) Datenquelle: DWD; Analyse: Jonas, Staeger u. Schönwiese, 2005)

13 Hitztetage (T- max > 30 °C) Karlsruhe Wahrscheinlichkeitsanalyse zum Auftreten von Hitzetagen Jonas, Staeger u. Schönwiese, 2005

14 Wahrscheinlichkeitstrends der Temperatur (Tagesdaten) Anzahl der Tage mit einem Maximum oberhalb des 10%-Perzentils (hier 28,5 °C) in Euskirchen Anzahl der Tage mit einer Minimum- temperatur unterhalb des 10%-Perz. (hier -10,6 °C) in Erlangen Staeger, 2005

15 Fallstudie Sommer 2003 in der Schweiz (nach C. Schär et al., Nature 2004) Häufigkeit Häufigkeitsanalyse der Schweizer Sommer Modellsimulationen für Gegenwart und Zukunft 5.4 s

16 Zusammenfassung der Ergebnisse (1) Bei den Temperatur-Monatsdaten dominieren in allen Jahreszeiten (Herbst neuerdings ausgenommen) Zunahmen im Mittelwert, fast durchweg ohne Änderung der Varianz. Daher hat in gleichem Ausmaß die Eintrittswahrscheinlichkeit extrem warmer Monate zu- und kalter Monate abgenommen. Der extreme Hitzesommer 2003 ist dafür ein deutliches Beispiel. Dabei wie fast generell bei den Tagesdaten ist ab ca eine stark beschleunigte Wahrscheinlich- keitszunahme extrem warmer Tage festzustellen (am deutlichsten bei den Maximumtemperaturen im Winter) und in ähnlicher Weise eine –abnahme extrem kalter Tage (vor allem in Süddeutschland). Zum Teil nimmt die Varianz zu, was ebenfalls zum häufigeren Auftreten extrem warmer Tage beiträgt.

17 Impression vom Elbe-Hochwasser, August 2002 Todesopfer: E 37, D 22; Volkswirt. Schäden: E 13,5 Mrd., D 9,2 Mrd. (Quelle: Münchener Rückversicherungs-Gesellschaft, 2003)

18 Impressionen vom Alpen-Hochwasser, August 2005 Fotos: dpa (FAZ, SZ; )

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20 Zeitliche Entwicklung der Wahrscheinlichkeit für das Eintreten extremer monatlicher Niederschläge Überschreitung des Perzentils 95 % Trömel, mm 120 mm p=0,07 14 J. p=0,15 7 J. p=0,09 11 J.

21 Zeitliche Entwicklung der Wahrscheinlichkeit für das Eintreten extremer monatlicher Niederschläge Überschreitung des Perzentils 95 % Trömel, mm p=0,09 11 J. Marktoberdorf 209 mm 5,5 J. 50 J.

22 Niederschlag, Trends der Extremwert-Wahrscheinlichkeit Trömel, 2005 Überschreitung 95%-PerzentilUnterschreitung 5%-Perzentil Monatsdaten Januar

23 Niederschlag, Trends der Extremwert-Wahrscheinlichkeit Trömel, 2005 Überschreitung 95%-PerzentilUnterschreitung 5%-Perzentil Monatsdaten August

24 Zusammenfassung der Ergebnisse (2) Beim monatlichen Niederschlag ist im Winter verbreitet eine Zunahme sowohl in der Summe als auch in der Varianz feststellbar. Daher nimmt die Wahrscheinlichkeit für extrem hohe Niederschläge meist zu (außer im Osten), aber auch für extrem niedrige (außer in Bayern). Im Sommer zeigt sich ein noch differenzierteres Bild mit teils Zunahme (Bayern, Rhein-Region, Schleswig- Holstein) und teils Abnahme extrem hoher Niederschläge. Eine Zunahme extrem geringer Niederschläge ist nur teilweise u.a. in der Main- und Rheinregion sowie im äußersten Norden feststellbar. Die Varianz nimmt dabei häufig ab, insbesondere in der Mitte und im Osten. Die entsprechende Analyse der Tagesniederschläge ist schwieriger zu interpretieren. Es überwiegen im Winter Zunahmen und im Sommer Abnahmen hoher Extrema (andere Jahreszeiten wenig signifikante Ergebnisse). Das Elbe-Hochwasser (Sommer 2002) liegt vor diesem Hintergrund nicht im Trend, das Alpen-Hochwasser (Sommer 2005), monatlich gesehen, dagegen schon.

25 Hurrikan Katrina, USA, Tote, Schäden ca Mrd. US$, davon versichert ca Mrd.

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27 Allgemein spricht man von Sturm ab Bft = 9 (21 m/s entspr. 75 km/h).

28 Bedingungen für die Entstehung tropischer Wirbelstürme Mindestmaß an Coriolisbeschleunigung (ab etwa 5° geogr. Breite gegeben) Meeresoberflächentemperatur von mindestens ca. 27 °C Hohe Luftfeuchte (Troposphäre) Labile thermische Schichtung (Troposphäre) Relativ geringe Windscherungen (Troposph., wie das z.B. bei La Nina der Fall ist)

29 Verbreitungszonen und mittlere Anzahl trop. Wirbelstürme Schematischer Vertikalschnitt

30 Webster et al., Science 2005 Meeresoberflächen- temperatur und Hurrikan- Häufigkeiten

31 Klimamodellsimulationen: Hurikan-Intensität bei CO 2 -Anstieg Knutson et al., 2004

32 Hurrikan Wilma und die Saison 2005 (Nordatlantik, Stand ) Wilma: Kerndruck von 882 hPa, bisheriger Rekordwert. Bisher 22 tropische Wirbelstürme (bisheriger Rekord: 21 im Jahr 1933; Mittelwert : 11). Bisher 12 Hurrikane (Mittelwert : 6). Katrina: höchste volkswirt. Schäden einer Naturkatastrophe seit 1900 (bisheriger Rekord: 1995, Erdbeben Kobe, Japan, ca. 100 Mrd. US $) (Quellen: NOAA, MüRück)

33 Zusammenfassung der Ergebnisse (3) Tropische Wirbelstürme (Hurrikane usw.) entstehen bei bestimmten Konstellationen, wobei die Meeresoberflächentemperatur der wichtigste Einflussfaktor ist. Sowohl Beobachtungen als auch Modell- rechnungen lassen erkennen, dass im Zusammenhang mit der (anthropogenen) globalen Erwärmung bisher kaum die Häufigkeit insgesamt, wohl aber der Anteil besonders intensiver Ereignisse zunimmt.

34 Vielen Dank für Ihr Interesse


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