ClimXtreme

Räumliche Synchronisationsmuster von Starkniederschlagsereignissen in Europa
 

Das übergeordnete Ziel des Projekts ClimXtreme ist es, die folgenden beiden zentralen Fragen zu beantworten und wissenschaftlich fundierte Antworten darauf vorzuschlagen: Hat der Klimawandel in der Vergangenheit zu extremeren Wetterereignissen geführt? Wird der zukünftige Klimawandel das Auftreten extremer Wetterereignisse verändern? Das erwartete Gesamtergebnis des ClimXtreme Projektes ist die Generierung von Klimakenntnissen, die für eine verbesserte Bewertung von extremen Wetterereignissen erforderlich sind, die beobachtet wurden und die für die Zukunft in Mitteleuropa erwartet werden. Dies geschieht durch die Arbeit in vier Modulen, die eng zusammenarbeiten werden, um diesen Herausforderungen zu begegnen: Modul A (Physik und Prozesse), Modul B (Statistik), Modul C (atmosphärische Bedingungen) und Modul D (Beobachtungs- und Simulationsdateninfrastruktur). Modul B (Statistik) zielt auf eine verbesserte, probabilistische Bewertung von extremen Wetterereignissen ab. Durch die Entwicklung einer Toolbox für statistische Methoden für Extreme werden Ansätze zur Identifizierung und Quantifizierung von Veränderungen in der Häufigkeit und Intensität von Extremen bereitgestellt. Sie wird auch prüfen, ob das Auftreten von Extremen dem anthropogenen Klimawandel zugeordnet werden kann. Das Hauptziel des Teilprojekts B3.2 ist es, räumliche Synchronisationsmuster von Starkniederschlägen in Europa zu identifizieren und deren Beziehung zu Stürmen und wiederkehrenden atmosphärischen Zirkulationsmustern zu untersuchen. Wir werden die Variabilität dieser Muster auf verschiedenen Zeitskalen analysieren, in diesem Zusammenhang Beobachtungen mit modellbasierten Daten vergleichen und die Zuverlässigkeit von Modellprojektionen im Hinblick auf sich ändernde Eigenschaften von Starkniederschlägen und damit verbundene Zirkulationsmuster bewerten. Methodisch werden wir dabei vor allem Techniken der komplexen Netzwerke, Rekurrenzanalyse, sowie Clusteringmethoden verwenden.

Duration

Mar 01, 2020 until Feb 28, 2023

Budget

434.049 €

Funding Agency

BMBF, DLR

Contact

Jürgen Kurths/Niklas Boers