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

地表气候极端事件及其前兆的动态统计分析

• 批准号: 63689910
• 负责人: Dr. Boris Orlowsky
• 金额: --
• 依托单位: Institut für Atmosphäre und Klima
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Fellowships
• 财政年份: 2008
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2007-12-31 至 2009-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/63689910?language=en
• 关键词: Dynamisch; statistische; Analyse; von; klimatologischen

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.

极端的规律性Wie Hitzewellen，极端的规律性是Forschung undÖffentlichKeitZunehmend intensiv。 STATISISCHEAUSSAGENüber（Z.B. Eine Zunahme）Sind Jedoch MitGroßenunsicherheiten Behaftet：极端的自然nach Selten，因此我们在过去存在的定量日期中遗弃了。困境Könnenuntersuchungen der physikalischenzuständeundabläufe，extremereigniseissen vorausgehen，führen。 solchezusammenhängesind in Dynamischen Regionalen klimamodellen darstellbar，deren定量aussagenüberoxtremereignisse jedoch jedoch oftunzuverlässigsind。 Kontrollexperimenten Als Geigigneter，Bieten Jedoch Keinen Zugang Zugang Zu den Zugrundeliegendelegenden physikalischenZusammenhängen中的Statistische Verfahren Erweisen Sich。 Im Hier Vorgeschlagenen projekt soll es deshalb um eine kombination von dynamischer und statistischer modellierung gehen。在Dynamischen仿真中，Zunächst的情况识别Werden，Die Auf der Saishalen Zeitskala BESTIMMTEMMTEMMTEMMETEMMTEREIGNESSEN VORAUSGEHEN，SOGENANNTE VORBOTEN。 der fokus wird dabei aufzuständenderlandoberflächeliegen。在Einem Zweiten中，瑞士人的手，模型是Abgeleitet，模型是Abgeleitet，模型是Abgeleitet。模型是Abgeleitet，尚未以其自己的行动而闻名。