Dynamisch-statistische Analyse von klimatologischen Extremereignissen und ihrer Vorboten an der Landoberfläche

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Extremereignisse wie Hitzewellen oder Überschwemmungen im Zusammenhang mit Klimawandel werden in Forschung und Öffentlichkeit zunehmend intensiv diskutiert. Statistische Aussagen über ihre zeitliche Entwicklung (z.B. eine Zunahme) sind jedoch mit großen Unsicherheiten behaftet: Extreme sind ihrer Natur nach selten, so dass für eine statistische Beschreibung nur wenige quantitative Daten existieren. Aus diesem Dilemma können Untersuchungen der physikalischen Zustände und Abläufe, die Extremereignissen vorausgehen, führen. Solche Zusammenhänge sind in dynamischen regionalen Klimamodellen darstellbar, deren quantitative Aussagen über Extremereignisse jedoch oft unzuverlässig sind. Statistische Verfahren erweisen sich in Kontrollexperimenten als geeigneter, bieten jedoch keinen Zugang zu den zugrundeliegenden physikalischen Zusammenhängen. Im hier vorgeschlagenen Projekt soll es deshalb um eine Kombination von dynamischer und statistischer Modellierung gehen. In dynamischen Simulationen sollen zunächst Situationen identifiziert werden, die auf der saisonalen Zeitskala bestimmten Extremereignissen vorausgehen, sogenannte Vorboten. Der Fokus wird dabei auf Zuständen der Landoberfläche liegen. In einem zweiten Schritt sollen anhand von simulierten und beobachteten Daten stochastische Modelle abgeleitet werden, die den Zusammenhang zwischen Vorbote und Ereignis darstellen und für stochastische Simulationen verwendet werden. Diese erlauben eine genauere Abschätzung der Entwicklung der Ereignisse und deren Unsicherheiten, als die dynamischen Modelle allein.