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Matthias Nonnenmacher

• Im Themenfeld des Globalen Klimawandels ist von besonderem Interesse, inwieweit Eigenschaften anormaler hydrometeorologischer Witterungsereignisse sich in den nächsten Jahrzehnten ändern werden. Starkniederschläge sind ein prominentes Beispiel. Regional können sich dabei kleinräumig Differenzierungen ergeben, die aus Resultaten grobmaschiger Globaler Klimamodelle (engl.: Global Circulation Models: GCMs, Abstand der Gitterpunkte über 100 km) nur indirekt abzuleiten sind. Im Besonderen gilt dies für zeitlich hoch aufgelöste Analysen. Die statistische Ableitung regionaler Niederschläge aus großräumigen Modelldaten (sog. Downscaling) ist insofern kritisch zu betrachten, als die Beziehung zwischen meteorologischer Konstellation und Niederschlag zeitlich wie räumlich starkem Wandel unterliegen kann. Folglich ist eine multivariate atmosphärische, an hydrologische Ereignisse gebundene Musterbildung Hauptziel dieses Projekts. In der zeitlichen Betrachtung wird in die meteorologisch relevanteIm Themenfeld des Globalen Klimawandels ist von besonderem Interesse, inwieweit Eigenschaften anormaler hydrometeorologischer Witterungsereignisse sich in den nächsten Jahrzehnten ändern werden. Starkniederschläge sind ein prominentes Beispiel. Regional können sich dabei kleinräumig Differenzierungen ergeben, die aus Resultaten grobmaschiger Globaler Klimamodelle (engl.: Global Circulation Models: GCMs, Abstand der Gitterpunkte über 100 km) nur indirekt abzuleiten sind. Im Besonderen gilt dies für zeitlich hoch aufgelöste Analysen. Die statistische Ableitung regionaler Niederschläge aus großräumigen Modelldaten (sog. Downscaling) ist insofern kritisch zu betrachten, als die Beziehung zwischen meteorologischer Konstellation und Niederschlag zeitlich wie räumlich starkem Wandel unterliegen kann. Folglich ist eine multivariate atmosphärische, an hydrologische Ereignisse gebundene Musterbildung Hauptziel dieses Projekts. In der zeitlichen Betrachtung wird in die meteorologisch relevante Tages-Dimension vorgestoßen. Basierend auf synoptischen Mustern der Realzeit (1950-1999) erfolgt mittels entsprechender GCM-Felder, ausdrücklich unter Ausschluss des Niederschlagsparameters, eine Abschätzung von systematischen Verzerrungen bzw. Ähnlichkeiten bei der Muster-Reproduktion zwischen den GCMs. Für das 20. Jahrhundert liegen zeitlich und räumlich hoch auflösende Stations- und Gitterfeld-Datensätze zu einer Vielzahl meteorologischer Parameter vor. Der Blick des Projekts fällt auf zwei ausgewählte Regionen der nordhemisphärischen Mittelbreiten, auf Mitteleuropa (0°-20°E/ 40°-60°N) und den Nordosten der USA (60°-90°W/ 32,5°-50°N). Im Übergangsgebiet zwischen sommertrockenen Subtropen und immerfeuchter Westwindzone könnten sich hydrometeorologische Wandlungen vergleichsweise einschneidend bemerkbar machen. Ein jahreszeitlich differenzierter Ansatz ist angebracht. Ausgangspunkt der Analyse sind täglich aufgelöste Datensätze beobachteter Niederschläge und Abflussvolumen aus der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts. Auf Basis verschiedener (semi-)statistischer Kriterien werden vielfältige Selektionen von Tagen mit anormalen hydrologischen Ereignissen getroffen. Starkereignisse werden durch hohe Tagesniederschläge, hohe Abflussvolumen, außergewöhnliche zwischenwöchentliche Abflusszuwächse (Hochwasserwellen) und Kombinationen daraus (verknüpfte Starkereignisse) repräsentiert. Trockenheit findet Ausdruck durch Tage mit fehlendem Niederschlag, mit geringem Abfluss (Niedrigwasser) und durch Kombinationen daraus (verknüpfte Trockenereignisse). Jedem dermaßen selektierten Tag werden aus dem Datensatz der NCEP/NCAR-Reanalyse meteorologische Felder zugeordnet, die sich aus mehreren Variablen zusammensetzen (gekoppelte meteorologische Felder). Bei der Reanalyse handelt es sich um eine global verfügbare, in Gitterfeldern über 28 Druckflächen angeordnete Datenbasis Hunderter atmosphärischer Parameter. Daraus fließen in diese Arbeit einige thermische, hygrometrische und druckbezogene Variablen ein, die in der Wettervorhersage zum gängigen Instrumentarium gehören. Gekoppelte meteorologische Felder bestehen jeweils aus einem Bündel solcher Variablen. Grundannahme ist, dass durch die Bündelung die Spezifität der Verknüpfung meteorologischer Anordnungen mit bestimmten anormalen hydrologischen Ereignissen gesteigert wird. Die multivariate Methode der Hauptkomponentenanalyse soll komprimierte Information zur Kovarianz der gekoppelten Felder liefern. Ergebnis der Methode sind Hauptkomponenten, die unabhängig voneinander maximierte meteorologische Variabilitäten auf sich vereinigen. In räumlicher Sicht erfolgt die Bildung spezifisch anormaler gekoppelter Muster (=SAGMs) aus Raumgewichten. Zeitliche Vertreter von SAGMs sind Zeitgewichte und Zeitgewicht-Zeitreihen. Zeitgewichte beschreiben Ähnlichkeiten zwischen SAGMs und einem beliebigen Feld räumlich gleichartigen Arrangements aufgrund von Korrelationskoeffizienten (=Pseudoladungen). Ein Mehrfachkriterium wird eingeführt, um die hydrometeorologische Eigentümlichkeit und Repräsentativität eines SAGMs zu gewährleisten. Zwei Anwendungen von SAGMs werden betrachtet: 1) Als Instrument zur kurzfristigen Unwettervorhersage: Die Voraussetzung eines (mehrtägigen) Zeitversatzes zwischen atmosphärischer Ursache und hydrologischem Effekt ist durch die Selektionskonzeption erfüllt. Die Prognosetauglichkeit eines SAGMs richtet sich nach dessen zu definierender hydrometeorologischer Eindeutigkeit. 2) Zweitens und als Hauptteil der Arbeit wird der Frage nachgegangen, inwieweit Zeittrends der SAGM-bezogenen Zeitreihen als Hinweis auf signifikante Wandlungen anormalen hydrologischen Verhaltens gedeutet werden dürfen. Es handelt sich um einen langfristigen (1950-2100), hydroklimatisch abschätzenden Ansatz. In Augenschein genommen wird, inwieweit sich nach Regionen, Jahreszeiten, Variablengruppen, Ereignistypen und nach 2 den sozioökonomischen Szenarien A2 und B2 Differenzierungen ergeben.…
• Concerning regional climate change my special topic is: In what extent will abnormal hydrometeorological events change in the next few decades. Strong precipitation events are to be mentioned as prominent examples. Differences at a small spatial scale may arise, which can not be realized by raw GCM outputs (GCM: General Circulation Model, grid point distances more than 100 km). Deriving regional to local precipitation, particularly on small time scales (days to hours), from global model outputs is usually performed by indirect downscaling techniques. Changeable variable interaction between general mesoscale weather situations and regional scale hydrology has to be regarded as one crucial problem in downscaling. Consequently the initial point of this work is to create multivariate atmospheric patterns, which are bound to specific hydrologic event definitions. Changing from seasonal and monthly to daily scale emphasizes the meteorological importance of the study. In fact, congruencesConcerning regional climate change my special topic is: In what extent will abnormal hydrometeorological events change in the next few decades. Strong precipitation events are to be mentioned as prominent examples. Differences at a small spatial scale may arise, which can not be realized by raw GCM outputs (GCM: General Circulation Model, grid point distances more than 100 km). Deriving regional to local precipitation, particularly on small time scales (days to hours), from global model outputs is usually performed by indirect downscaling techniques. Changeable variable interaction between general mesoscale weather situations and regional scale hydrology has to be regarded as one crucial problem in downscaling. Consequently the initial point of this work is to create multivariate atmospheric patterns, which are bound to specific hydrologic event definitions. Changing from seasonal and monthly to daily scale emphasizes the meteorological importance of the study. In fact, congruences between atmospheric patterns and hydrologic occurrences are attained by linking binary event definitions. Based on recent synoptic patterns (1950-1999) three GCM outputs are checked for biases and similarities in pattern reproductions. Recent periods of observed and post-modelled data are available almost globally in high time and space resolutions. This project covers two selected regions of the northern hemispheric mid latitudes: The North-eastern USA (60° to 90°W/ 32,5° to 45°N) and Central Europe (0° to 20°E/ 40° to 60°N). In the transition zone between constant wetness and subtropical summer dryness, future modifications in seasonality and extremes could become noticeable in an outstanding way, seasonally separated analyses seem to be essential. In 1950 to 1999 observational databases comprise of precipitation and discharge series in daily resolution. Selections of hydrologically abnormal days are composed by several (semi-)statistical criteria. Strong events refer to heavy daily precipitation, high discharge volumes, extraordinary volume increases (flood waves), and to precipitation discharge combinations (coupled wet events). Dry events are expressed by zero precipitation days, by low discharge volumes, and by corresponding combinations (coupled dry events). Depending on the selected day corresponding meteorological fields consisting of several variables are assigned (coupled meteorological fields) from the NCEP/NCAR Reanalyses. The latter is a parametrised and gridded pool of hundreds of atmospheric parameters covering 28 vertical levels. From these some are thermal, moisture-, pressure related, and wind speed variables and are commonly used as tools in weather predictions. Respectively, coupled meteorological fields are also compiled of a bunch of such variables. The preferential conception is to receive collected atmospheric correlations in order to enhance the accuracy when combining meteorological constellations with abnormal hydrological events. By using the Principal Component Analysis as multivariate method the main objective is to gain intense information about the way in which coupled meteorological fields correlate. The results consist of principal components of any certain number. Apart from one another they exist of concentrated, maximised correlation information. Spatial representations consist of specifical abnormal multivariate patterns (=SAGM). Considering the way in which time is measured, SAGMs are represented by time weights and by associated time rows. A multiple criterion is implemented in order to assure SAGM's peculiarities. Two applications are to be examined in-depth: 1) Firstly, SAGMs may be applied to predict severe weather in short terms. The pre-condition of time lags between atmospheric predictors and hydrologic impacts (several days) is decisive for sample selections. Short term prediction is acceptable for a SAGM if its hydrometeorologic information features no ambiguities. 2) Secondly, and as main part of the project, the question arises to what extent temporal SAGM related trends are connected to significant linear changes of severe precipitation and discharge properties in the long run, specifically from about 1950 to 2100. Beside assessing future developments within socio-economic scenarios A2 and B2, the second approach incorporates model differences in reproducing severe weather patterns. Regarding regional SAGM populations, short and long term applications have to be considered and differences between regions, seasons, synoptic variable groups, event types and scenarios have to be compared.…