Verknüpfung Abflussdaten mit Wetterlagen

Verknüpfung Abflussdaten mit Wetterlagen

• Auftreten bestimmter Wetterlagen -> Extremereignisse

• Zukünftige Veränderungen im Auftreten von Wetterlagen führen zu entsprechenden Veränderungen bei Auftreten von Extremereignissen

– Annahme: Auslösende Phänomene bleiben gleich

– Fokus auf Niederschlag als Auslöser (Temperatur wird in Wetterlagenklassifikation nicht berücksichtigt)

KLIEN Projektsbesprechung 7.5.2009 IWHW

Q-Daten

Hochwasser

– Abstandskriterium

(in Abh. von Einzugsgebietsgröße)

– Schwellenwert

-> 4 Ereignisse pro Jahr (Reihe 1971 bis 2005)

Niedrigwasser

– Schwellenwert

5%-Unterschreitungsdauer

– Ereignisse mit Dauer > 5 Tage

• Tageswerte -> Partielle Reihen (POT)

KLIEN Projektsbesprechung 7.5.2009 IWHW

Hochwasser: Saisonalität

• Häufigster Hochwasser-Auftrittszeitpunkt(Monat 1-12)

KLIEN Projektsbesprechung 7.5.2009 IWHW

Hochwasser: Saisonalität

• Saisonale Verteilung Hochwasser-Auftrittszeitpunkte

KLIEN Projektsbesprechung 7.5.2009 IWHW

Häufigste Wetterlagen bei Hochwasser

• Anzahl Ereignisse bei WL / Gesamtanzahl Ereignisse

• Mittelwerte für Klimaregionen und Österreich

ZAMG: main wind sector

2

3

45

6

7

81

0

KLIEN Projektsbesprechung 7.5.2009 IWHW

Häufigste Wetterlagen bei Hochwasser

• Beispiele– Adria– Mühl-Waldviertel

• Einzelne WL deutlich häufiger

• Hochwasser am häufigsten bei den häufigsten WL

KLIEN Projektsbesprechung 7.5.2009 IWHW

Häufigste Wetterlagen bei Hochwasser

• Weiterführende Analysen:– Inkludieren der 2

Tage vor einem Ereignis

– Winterereignisse

• Einzelne WL noch deutlicher häufiger

KLIEN Projektsbesprechung 7.5.2009 IWHW

Hochwasserhäufigkeit bei einer Wetterlage

• Anzahl Ereignisse bei WL / Gesamtauftreten der WL

• Höhere Häufigkeiten bei anderen WL

2

3

45

6

7

81

0

KLIEN Projektsbesprechung 7.5.2009 IWHW

Hochwasserhäufigkeit bei einer Wetterlage

• Beispiele– Adria– Mühl-Waldviertel

• Bei einzelnen WL deutlich häufiger HW

KLIEN Projektsbesprechung 7.5.2009 IWHW

Hochwasserhäufigkeit bei einer Wetterlage

• Beispiele– 8ACW– 5CCD

• Einige WL führen nur in wenigen Klimaregionen zu HW

• Klimaregionen erklären das regionale Bild der HW (nicht ganz: bei langgestreckten KR)

KLIEN Projektsbesprechung 7.5.2009 IWHW

Hochwasserhäufigkeit bei einer Wetterlage

• Beispiele– 3ACW– 2CCW

• Bei einigen WL keine klare räumliche Zuordnung möglich

KLIEN Projektsbesprechung 7.5.2009 IWHW

Hochwasser: vorläufige Schlussfolgerungen

• Typische HW-Wetterlagen können festgestellt werden

• Betrachtungen– häufigste Wetterlagen bei Hochwasser– Häufigkeit von Hochwasser bei einer Wetterlage

führen zu unterschiedlichen wesentlichen Wetterlagen

• Regionales Bild

– bei einigen WL erkennbar

– einige WL führen überall / nirgends / nicht entsprechend der Klimaregionen zu Hochwassereignissen

– Mögliches Defizit der COST-Klassifizierung:

Größe des Gradienten wird nicht berücksichtigt

KLIEN Projektsbesprechung 7.5.2009 IWHW

Ausblick: Q-Daten

• Hochwasser– 3 Tage:

• Persistenz der Strömungsrichtung

• Häufigkeit W

• Niederwasser

– Winter: Temperatur

– Sommer:• Persistenz Strömungsrichtung / Zyklonalität

• Häufigkeit D

KLIEN Projektsbesprechung 7.5.2009 IWHW

GCM Daten

• ECHAM5 – Variable: GPH500, GPH925, U700, V700, QVI– Szenarien und Control Run in 6h-Schritten als Ascii-Files– Domäne:

40.103N - 53.16N (8pts, mit 1.865°)

1.875E - 22.5E (12pts, mit 1.875°)

– Umformatierung auf COST733-Inputformat

• HadCM3 – Variable: GPH500, GPH800, U800, V800– Szenarien und Control Run in Monatsschritten als Ascii-Files– Höhere zeitliche Auflösung: binäre Dateien– Auslesen und Umformatieren noch ausständig

KLIEN Projektsbesprechung 7.5.2009 IWHW