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)
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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)
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Hochwasser: Saisonalität
• Häufigster Hochwasser-Auftrittszeitpunkt(Monat 1-12)
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Hochwasser: Saisonalität
• Saisonale Verteilung Hochwasser-Auftrittszeitpunkte
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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
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Häufigste Wetterlagen bei Hochwasser
• Beispiele– Adria– Mühl-Waldviertel
• Einzelne WL deutlich häufiger
• Hochwasser am häufigsten bei den häufigsten WL
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Häufigste Wetterlagen bei Hochwasser
• Weiterführende Analysen:– Inkludieren der 2
Tage vor einem Ereignis
– Winterereignisse
• Einzelne WL noch deutlicher häufiger
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Hochwasserhäufigkeit bei einer Wetterlage
• Anzahl Ereignisse bei WL / Gesamtauftreten der WL
• Höhere Häufigkeiten bei anderen WL
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Hochwasserhäufigkeit bei einer Wetterlage
• Beispiele– Adria– Mühl-Waldviertel
• Bei einzelnen WL deutlich häufiger HW
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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)
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Hochwasserhäufigkeit bei einer Wetterlage
• Beispiele– 3ACW– 2CCW
• Bei einigen WL keine klare räumliche Zuordnung möglich
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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
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Ausblick: Q-Daten
• Hochwasser– 3 Tage:
• Persistenz der Strömungsrichtung
• Häufigkeit W
• Niederwasser
– Winter: Temperatur
– Sommer:• Persistenz Strömungsrichtung / Zyklonalität
• Häufigkeit D
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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
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