**Trockenheit und Hitzewellen**
Definition, Ursache und Wechselwirkung
[https://www.pik-potsdam.de/members/peterh](https://www.pik-potsdam.de/members/peterh)
### Synoptik des Klimawandels
* Witterung im großräumigen Kontext
* Wettervariabilität (Beständigkeit)
* Witterungsanomalien
* vorausschauende Entwicklungen
* Regeln und Vorhersagbarkeit
* regelbasierte und vorausschauende Szenarien
[http://www.pik-potsdam.de/~peterh/s%c3%bcnoptik/](http://www.pik-potsdam.de/~peterh/s%c3%bcnoptik/)
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## Inhalt
### **Ursachen**
### **Definitionen**
### **Messbarkeit**
### **Regionaler Klimawandel**
### **Folgen und Wechselwirkungen**
### **Saisonale Vorhersagbarkeit und Regeln**
### Thema für Übung
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# Ursachen
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## Trockengebiete
### Regionale Verteilung:
**Aride** Regionen sind dominiert durch **großräumiges Absinken** und eine hohe **Potentielle Verdunstung**: ca. 30% der Landflächen
Climate Explorer
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## ENSO: El-Niño (überwiegend Tropen)
**Dürren in Feuchtgebieten**
 
### El-Niño:
Dürren in Feuchtgebieten durch Abschwächung großräumiger NO-Passatwinde (z.B. Südostasien bis Südafrika). – **Aktuell:** Für das laufende Jahr wird die Entwicklung eines neuen El-Niño erwartet – lokale SST Anomalien in den ENSO Regionen können mehrere Grad betragen.
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## Jetstream (Mittlere Breiten)
**Starkwindband und Motor für regionale Wetterphänomene**
Quasiresonant amplification of planetary waves and recent Northern Hemisphere weather extremes
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## Atmosphärische Blockierungen
**Gradienten der Anomalien im Geopotential 500 hPa in Mittleren Breiten**
 
**Hovmoller-Plots:** zur Darstellung von Änderung der räumlichen Variabilität über der Zeit
GHGS: Geopotential Height 500 hPa Gradient Southern (Tibaldi, 1990)
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## Beständigkeit
**Ähnlichkeit aufeinanderfolgender Strömungsmuster**
### Weather-Persistence-Index:
Konturlinen im Geopotential 500 hPa verlaufen **über Tage in ähnlichen Bahnen**. Je ähnlicher aufeinanderfolgende Isolinien des Geopotentials verlaufen, desto beständiger die lokale Witterung in den entsprechenden Regionen.
© Hoffmann et al., 2021
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## Trends der Wetterpersistenz im Sommer
**Persistenz als Merkmal der großräumigen Wettervariabilität**
|Trend|Korrelation|
|---|---|
||
|Zunahme der Wetterbeständigkeit in einem Band vom Nordatlantik - Europa - Sibieren|beständige Sommer in Europa sind Hitzesommer und (Trockensommer)|
© Hoffmann et al., 2021
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## Skalen von Naturgefahren
**Meteorologische Extreme / Phänomene**
### Phänomene:
**Kälte- und Hitzewellen** gehören zu den klimatologischen Extremen und zeichnen sich gegenüber anderen meteorologischen bzw. hydrologischen Ereignissen durch ihre große räumliche- und zeitliche Skala aus: (ca. 1000 km und > 1 Woche)
* hohe Vorhersagbarkeit von überregionalen Phänomenen
* räumliche Skala im Bereich des Großwetter
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## Großwetterlagen (Strömungsmuster)
**wiederkehrende Strömungsmuster: obere Reihe erklärt ca. 50% der Wettervariabilität**
 
Klassifikation nach Hess/Brezowsky
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## Kritikalität von Strömungsmustern (Bsp. Hitze)
**Kontextualisierung von Extremen**
Verteilung|Muster
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|
Alle Strömungsmuster können **normale Temperaturen**, aber nur wenige neigen auch zu **extremen Temperaturen:** Süd-West Zyklonal (SWZ), Zonaler Rücken über Mitteleuropa (BM), Hoch über Mitteleuropa (HM), Omega Wetterlagen (HFA).
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## lokale Extreme im regionalen Kontext
### Programmbeispiele:
* [http://localhost:5000/comp?para=tmax&lo=13.5&la=52.5&perc=99.9](http://localhost:5000/comp?para=tmax&lo=13.5&la=52.5&perc=99.9)
* [http://localhost:5000/comp?para=tmax&lo=24.0&la=62.0&perc=99.9](http://localhost:5000/comp?para=tmax&lo=24.0&la=62.0&perc=99.9)
* [http://localhost:5000/comp?para=tp&lo=3.0&la=40.0&perc=99.9](http://localhost:5000/comp?para=tp&lo=3.0&la=40.0&perc=99.9)
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## Übergänge von Großwetterlagen und Änderungen
**Veranschaulichung der Wettervariabilität als Netzwerk Graph**
1961-1990|1989-2018
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**Knoten und Kanten:** Häufigkeit (Größe) – Beständigkeit (Farbe) – Übergänge (Linienstärke)
© Hoffmann & Spekat, 2020
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## Dynamischer Anteil
**Welchen Anteil an der langfristigen Entwicklung haben veränderte Wetterlagen?**
 
**Zusätzlicher Anteil am Erwärmungstrend von ca. 20%** durch neue dominante Wetterlagen über Europa (bspw. BM, TRM)
© Hoffmann & Spekat, 2020
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## Trends: Spezifische Luftfeuchte & Relative Luftfeuchte
**Atmosphäre als Schwamm**
**mehr Wasserdampf** in der Atmosphäre und gleichzeitig **größere Hemmschwelle** für Niederschläge – **Folgen für Niederschlagsverteilung:** längere Trockenphasen bei gleichzeitig intensiveren Niederschlägen
© Hattermann et al., 2018
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## Trendvergleich für Europa: 1979-2021
**Reanalyse vs Klimasimulationen**
 
**beobachtete Trendmuster** im Jahresniederschlag deuten auf Spuren veränderter Großwetterlagen hin – Szenarien zeigen vorwiegend Änderungssignale in Abhängigkeit von der geografischen Breite
© Climate Explorer
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## Kippelemente im Klimasystem
**Signatur des sich abschwächenden Golfstroms**
 
Kippelemente im Klimasystem sind gegenüber einer gobalen Erwärmung um mehr als 2 Grad sehr anfällig. Verändern sich diese, hat das **irreversible Folgen** auf das Gesamtsystem und dessen Stabilität – **abschmelzendes Grönlandeis** verlangsamt die **ozeanische Umwelzbewegung** im Nordatlantik (AMOC) – Möglicher Einfluss auf Wettersysteme nach Europa.
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# Definitionen
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## Extremereignisse
**Extreme sind Werte bzw. Ereignisse die, bezogen auf eine oder mehrere Skalen, einen definierten Grenzwert überschreiten.**
* Hitzetage: tmax>30°C | Tropische Nächte: tmin>20°C bei Hitzewellen
**Rekorde sind Maxima oder Minima der betrachteten Größe, die für einen bestimmten Ort oder ein bestimmtes Gebiet und den gewählten Zeitraum gelten.**
Beispiel Ort: Potsdam (Jan 1961 bis Apr 2021)
* Tagesmaximum (1992-08-09: 39.1°C)
* Monatsmittel (Apr 2018: 13.6°C, Mai 2018: 17.7°C, Jun 2019: 22.5°C, Aug 2015: 21.8°C)
* Jahresmittel (2018, 2019: 11.3°C)
**Extremereignisse sind selten vorkommende Ereignisse, die von einem langjährigen statistischen Durchschnittswert stark abweichen und deren Wiederkehrperiode meist deutlich länger als 10 Jahre ist.**
* Elbe-Hochwasser 2002, 2013, Hitzesommer: 2003, 2018, 2019
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## Definitionen von Extremereignisse
* Basierend auf **statistischen Kriterien** wird ein extremes Ereignis gewöhnlich durch die Überschreitung eines **bestimmten Schwellenwertes** charakterisiert.
* Für die Definition von Extremereignissen werden aber auch sehr oft Werte des **5. und 95. Perzentils** einer Häufigkeitsverteilung als Schwellenwerte angesetzt.
* Eine weitere Möglichkeit ein Extremereignis zu definieren, wäre die Bestimmung eines Schwellenwertes, der sich an dem **Gefahrenpotential** orientiert, das ein solches Ereignis für eine Region mit sich bringt (z.B. Niederschlagshöhe, die eine Überschwemmung zur Folge hat).
* Vom physikalischen Standpunkt aus betrachtet, können extreme Wetter- und Klimaereignisse als **Störungen meteorologischer Felder** in verschiedenen Raum- und Zeitskalen, die unterschiedliche Entwicklungsstufen durchlaufen, angesehen werden. Erkennung und Untersuchung solcher Störungen erfordert eine kombinierte zeitlich-räumliche Betrachtungsweise der meteorologischen Felder bzw. den Einsatz von multivariaten Verfahren zu deren Analyse. Vorteil dieser Betrachtungsweise ist, dass sie zur Aufdeckung von Ursachen des Auftretens eines Extremereignisses führen können.
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## Dürre
**Dürre** ist ein aperiodisch eintretender Zustand, der aufgrund der Verhältnisse in der unteren Troposphäre zu einem außergewöhnlich _hohen Wasserdefizit im Boden_ führt und bei dem eine ausreichende Wasserversorgung der Pflanzen nicht gewährleistet ist.
**Meteorologische Dürren:** Darunter versteht man eine Periode von Monaten oder Jahren mit _unterdurchschnittlichen Niederschlägen_. Sie werden oft von überdurchschnittlich hohen Temperaturen begleitet und durch anhaltende Hochdruckverhältnisse verursacht. Nicht selten werden solche Bedingungen durch ungewöhnliche tropische Meeresoberflächentemperaturen angestoßen.
**Landwirtschaftliche Dürren:** Hier sind die _Auswirkungen auf das Pflanzenwachstum_ und die Ernte bestimmend. Wichtig sind dabei trockene Böden über einen längeren Zeitraum, die durch geringen Niederschlag und/oder höhere Verdunstung entstehen.
**Hydrologische Dürren:** Entscheidendes Kriterium sind _geringe Wasserressourcen_. Die Ursachen liegen in verringerten Abflüssen und geringen Wasservorräten in Brunnen, Seen und anderen Reservoiren. Hydrologische Dürren entwickeln sich langsam und sind außer von geringen Niederschlägen auch vom Wassermanagement abhängig.
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## Auswirkung von Dürre
**Ökonomisch und Sozial**
### Dürrekatastrophe:
Hält eine Dürre über mehrere Jahre an, kann sie zu einer Dürrekatastrophe führen. Das Ausmaß hängt ab von:
* Bevölkerungsdichte
* Migrationsverhalten
* Landnutzungssystem
* Wasserversorgung
* Ernährungsmöglichkeit
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## Desertifikation
Unter Desertifikation versteht man die **Ausbreitung wüstenähnlicher Verhältnisse** in Gebiete hinein, in denen sie klimatisch eigentlich nicht existieren. – Die Desertifikation umfasst die **Degradation von Böden** und Vegetation, ist also vom Menschen in hohem Maße beeinflusst und ein _irreversibler Prozess_.
**Positive _Rückkopplung_ zwischen Dürre und Desertifikation:** Dürre bzw. Dürrekatastrophe verstärken die Desertifikation – Desertifikation erhöht die Wahrscheinlichkeit von Dürren
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## Bodendegradation
Anthropogene Bodendegradationen sind dauerhafte oder irreversible Veränderungen der Strukturen und Funktionen von Böden oder deren Verlust, die durch physikalische und chemische oder biotische Belastungen durch den Menschen entstehen und die Belastbarkeit der jeweiligen Systeme überschreiten.
**Landwirtschaft:**
* Übermäßige u. einseitige Beanspruchung der Böden durch Monokulturen
* Falsche Bewässerungsmethoden
* Überweidung, die Vegetation kann sich nicht mehr erholen & Abholzung
  
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## Beispiel: Südeuropa
**Aridität:** Vergleich langfristiger durchschnittlicher Wasserversorgung (Niederschläge) zu entsprechenden Wasserbedarf (Verdunstung u. Vegetation).
Sensitivity Desertification Index|Ariditätsindex 2071-2100 vs 1981-2010
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© Prăvălie et al. (2017)
© Spinoni et al. (2018)
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## Beispiel: Jordanien
**CapTainRain:** Capture and Retain Heavy Rainfall in Wadi-Systems
 
Starkregenereignisse können in Wadies zu gefährlichen Regenwasseransammlungen führen.
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# Messbarkeit
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## Perzentile / Trends der Extreme
**Extreme zeigen stärkere Änderungssignale als Mittelwerte**© Climate Explorer
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## Meteorologische Dürreindizes
© Schriftenreihe des LfULG, Heft 7/2015
© Bender & Schaller (2014)
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## Weitere Dürreindizes
**BRUSCHEK-Trockenheitsindex:** Der Trockenheitsindex nach BRUSCHEK (1994) ist ein jährlicher Index, der sich aus der Niederschlagssumme, dividiert durch die Anzahl der Sommer-tage errechnet.
**Kyselý-Tage:** Das Tagesmaximum der Lufttemperatur (Tmax) überschreitet mindestens an 3 Tagen in Folge 30.0°C und die Kysely-Tage werden solange über die gesamte nachfolgende Periode gezählt, wie Tmax an keinem Tag die Temperatur von 25.0°C unterschreitet
**Palmer-Drought-Severity-Index (PDSI)** In diesen Index gehen Niederschlag, Bodentemperatur und Verdunstung ein und er misst die Bodenfeuchte auf einer Skala von -10 (trocken) bis +10 (feucht). Der negative Teil der Skala wird wie folgt klassifiziert:
 
© UFZ (Dürremonitor)
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## Standardized Precipitation Index (SPI)
$$\mathrm{SPI_{ijk}=\dfrac{P_{ijk}-\overline{P_{ij}}}{\sigma_{ij}}}$$
- $P$ Precipitation, $i$ location, $j$ timeframe, $k$ year
## Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI)
### Potentielle Verdunstung
**Haude-Formel:** (Sättingsdefizit)
$$\mathrm{ETP_{Haude}=a_{Haude}\cdot(es−e)}$$
**Penman-Monteith:**
berücksichtigt Strahlung, Temperatur, Wind und spezifische Pflanzenparameter
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## Klimatische Wasserbilanz
**Wasserüberschuss oder Wassermangel**
Frühling|Sommer|Herbst|Winter
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|||
_**Klimatische-Wasserbilanz:** Gegenüberstellung von Niederschlagssumme zu potentieller Verdunstung: im Sommer überwiegt die Verdunstung und im Winter die Niederschlagsmenge_
© DWD
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## ETCCDI
**Expert Team on Climate Change Detection and Indices**
Kennzahlen|Einheit|Parameter|Erläuterung
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$\tiny TN_{ij}$|°C|daily minimum temperature| calendar day (i) years (j)
$\tiny TX_{ij}$|°C|daily maximum temperature| calendar day (i) years (j)
$\tiny PR_{ij}$|mm|daily precipitation|calendar day (i) years (j)
WSDI|days|warm spell duration|$\tiny\underset{CD}{\sum}\left(TX_{ij}>TX_{in}90\right)\geq6$
CSDI|days|cold spell duration|$\tiny\underset{CD}{\sum}\left(TN_{ij} < TN_{in}10\right)\geq6$
HD|days|Hot Days|$\tiny TX_{ij}>30\text{°}C$
SD|days|Summer Days|$\tiny TX_{ij}>25\text{°}C$
TR|days|Tropical Nights|$\tiny TN_{ij}>20\text{°}C$
CCD|days|Consecutive dry days|$\tiny\underset{CD}{\sum}\left(PR_{ij}<1mm\right)$
CWD|days|Consecutive wet days|$\tiny\underset{CD}{\sum}\left(PR_{ij}>1mm\right)$
**Hitzewelle:** Überschreitung der Maximaltemperatur von 30°C an mindestens drei Tagen in Folge
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# Regionaler Klimawandel
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## Erwartungshorizonte Hitzetage
**Verteilungänderung jenseits der Mittelwerte**
Datenquelle: DWD
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## Regionale Zerlegeung nach Himmelsrichtungen
|Jahresmitteltemperatur: 1961-2018|
|---|
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|_regionale Kontraste verringern sich: stärkere Erwärmung im Norden und in Höhenlagen_|
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## Regionale Zerlegung nach Himmelsrichtungen
|Jahresniederschlag: 1961-2018|
|---|
||
|_regionale Kontraste verringern sich: Regen wird unabhängiger vom Relief_|
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## Regionale Klimaprojektionen für Deutschland
**RCP8.5: 2071-2100 vs 1971-2000**
Klimaschutz oder Weiter-wie-bisher|Kennzahlen
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## Hitzeintensität
**Dritt-heißester Tag im Jahr:** 99%-Perz.
Ensemblemittel
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## Wie häufig findet man Trockenjahre wie 2018 in Klimaszenarien?
**Unterschätzung von Trockenjahren?**
* 2018 (rot)
* Beobachtungsmittel 1971-2000 (schwarz)
* Jahre in Klimamodellen von 2071-2100 und RCP85 (farbig)
Menz (PIK)
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# Folgen und Wechselwirkungen
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## Landwirtschaftlicher Ertrag für Winterweizen 2018
**Vergleich zum Mittel (links) und 2003 (rechts)**
© Conradt et al. (2018)
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## Wasserhaushaltsgrößen
**Sinkende Grundwasserneubildung trotz nahezu gleichbleibender Jahresniederschläge**
© Hattermann (PIK)
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## Niedrigwasser: Bsp. Donau
**Größere Spreizung der jahreszeitlichen Ganglinien:**© Hattermann et al. (2018)
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## Gesundheitsbelastung
**Je gesättigter die Luft, desto langsamer ist der Verdunstungsprozess durch Schwitzen.**© Hoffmann (PIK)
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## Anpassungmatrix: Landwirtschaft
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# Saisonale Vorhersagbarkeit und Regeln
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## Sommermitteltemperatur als Funktion der Vormonate Jan-Apr
**Erste Differenzen**
$$\Delta^{-1}\{\varnothing T_{JJA}\}=a \cdot\Delta^{-1}\{\sigma T_{Jan}\}+b \cdot\Delta^{-1}\{\sigma T_{Feb}\}+c \cdot\Delta^{-1}\{\varnothing T_{Apr}\}+\varepsilon$$
© Hoffmann (2018)
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## Sommermitteltemperatur ~ Regensumme, Hitzetage
**+1°C wärmerer Sommer _bedeutet_ +7 Hitzetage _und_ -50mm Regen**
Potsdam
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## Regeln
**kühler Sommer (Vorjahr) ~ kühler April ~ warmer Sommer (Ausnahme 2018)**
© Hoffmann (PIK)
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## Prognose
**Zusammenhang zw. Sommermitteltemperatur & Frühjahr**
© Hoffmann (PIK)
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# Thema für Übung
**Eine regelbasierte Vorhersage**
git clone [https://gitlab.pik-potsdam.de/peterh/wiso.git](https://gitlab.pik-potsdam.de/peterh/wiso.git)
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## Aufgaben
### a.)
Analysieren Sie eine tägliche Temperaturmessreihe (z.B. Berlin oder Potsdam) und aggregieren Sie die Tageswerte zu monatlichen Mittelwerten und monatlichen Standardabweichungen. Berechnen Sie dann jeweils die ersten Differenzen zum Vorjahr.
### b.)
Tragen Sie die Werte der ersten Differenzen in ein paralleles Koordinatensystem ein. Beginnen Sie mit den Mittelwerten für April und den Mittelwerten für den Sommer (Jun-Jul-Aug). Markieren Sie positive Sommeranomalien (rot) und negative Anomalien (blau). Vergleichen sie die Regeln in verschiedenen Klimaperioden.
### c.)
Regressieren Sie Schrittweise ($\varnothing T_{Apr}$, $\sigma T_{Feb}$, ... ) und Diskutieren Sie mögliche Gründe.
### d.)
Vergleichen Sie die Ergebnisse mit anderen europäischen Städten.
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## Forschungsbereiche – Arbeitsgruppen
**Klimaresilienz – Klimafolgen**
 
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## Sünoptik
**Süringwarte für operationelle Auswertungen der aktuellen Witterung und Klimafolgen**
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## Niederschlagstrends in Klimamodellen
**eher mehr als weniger?**
**CMIP5-RCP85 Modelle** projizieren bis zum Ende des Jahrhunderts für 60% der Landflächen eine Zunahme der Jahresniederschläge und nur 5% einen Rückgang (z.B. Mittelmeerraum).
© Hattermann et al., 2018
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## Trendvergleich für Europa: 1979-2021
**Reanalyse vs Klimasimulationen**
 
**beobachtete Trendmuster** im Jahresniederschlag deuten auf Spuren veränderter Großwetterlagen hin – Szenarien zeigen vorwiegend Änderungssignale in Abhängigkeit von der geografischen Breite
© Climate Explorer
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## Kippelemente im Klimasystem
**Signatur des sich abschwächenden Golfstroms**
 
Kippelemente im Klimasystem sind gegenüber einer gobalen Erwärmung um mehr als 2 Grad sehr anfällig. Verändern sich diese, hat das **irreversible Folgen** auf das Gesamtsystem und dessen Stabilität – **abschmelzendes Grönlandeis** verlangsamt die **ozeanische Umwelzbewegung** im Nordatlantik (AMOC) – Möglicher Einfluss auf Wettersysteme nach Europa.
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# Definitionen
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## Extremereignisse
**Extreme sind Werte bzw. Ereignisse die, bezogen auf eine oder mehrere Skalen, einen definierten Grenzwert überschreiten.**
* Hitzetage: tmax>30°C | Tropische Nächte: tmin>20°C bei Hitzewellen
**Rekorde sind Maxima oder Minima der betrachteten Größe, die für einen bestimmten Ort oder ein bestimmtes Gebiet und den gewählten Zeitraum gelten.**
Beispiel Ort: Potsdam (Jan 1961 bis Apr 2021)
* Tagesmaximum (1992-08-09: 39.1°C)
* Monatsmittel (Apr 2018: 13.6°C, Mai 2018: 17.7°C, Jun 2019: 22.5°C, Aug 2015: 21.8°C)
* Jahresmittel (2018, 2019: 11.3°C)
**Extremereignisse sind selten vorkommende Ereignisse, die von einem langjährigen statistischen Durchschnittswert stark abweichen und deren Wiederkehrperiode meist deutlich länger als 10 Jahre ist.**
* Elbe-Hochwasser 2002, 2013, Hitzesommer: 2003, 2018, 2019
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## Definitionen von Extremereignisse
* Basierend auf **statistischen Kriterien** wird ein extremes Ereignis gewöhnlich durch die Überschreitung eines **bestimmten Schwellenwertes** charakterisiert.
* Für die Definition von Extremereignissen werden aber auch sehr oft Werte des **5. und 95. Perzentils** einer Häufigkeitsverteilung als Schwellenwerte angesetzt.
* Eine weitere Möglichkeit ein Extremereignis zu definieren, wäre die Bestimmung eines Schwellenwertes, der sich an dem **Gefahrenpotential** orientiert, das ein solches Ereignis für eine Region mit sich bringt (z.B. Niederschlagshöhe, die eine Überschwemmung zur Folge hat).
* Vom physikalischen Standpunkt aus betrachtet, können extreme Wetter- und Klimaereignisse als **Störungen meteorologischer Felder** in verschiedenen Raum- und Zeitskalen, die unterschiedliche Entwicklungsstufen durchlaufen, angesehen werden. Erkennung und Untersuchung solcher Störungen erfordert eine kombinierte zeitlich-räumliche Betrachtungsweise der meteorologischen Felder bzw. den Einsatz von multivariaten Verfahren zu deren Analyse. Vorteil dieser Betrachtungsweise ist, dass sie zur Aufdeckung von Ursachen des Auftretens eines Extremereignisses führen können.
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## Dürre
**Dürre** ist ein aperiodisch eintretender Zustand, der aufgrund der Verhältnisse in der unteren Troposphäre zu einem außergewöhnlich _hohen Wasserdefizit im Boden_ führt und bei dem eine ausreichende Wasserversorgung der Pflanzen nicht gewährleistet ist.
**Meteorologische Dürren:** Darunter versteht man eine Periode von Monaten oder Jahren mit _unterdurchschnittlichen Niederschlägen_. Sie werden oft von überdurchschnittlich hohen Temperaturen begleitet und durch anhaltende Hochdruckverhältnisse verursacht. Nicht selten werden solche Bedingungen durch ungewöhnliche tropische Meeresoberflächentemperaturen angestoßen.
**Landwirtschaftliche Dürren:** Hier sind die _Auswirkungen auf das Pflanzenwachstum_ und die Ernte bestimmend. Wichtig sind dabei trockene Böden über einen längeren Zeitraum, die durch geringen Niederschlag und/oder höhere Verdunstung entstehen.
**Hydrologische Dürren:** Entscheidendes Kriterium sind _geringe Wasserressourcen_. Die Ursachen liegen in verringerten Abflüssen und geringen Wasservorräten in Brunnen, Seen und anderen Reservoiren. Hydrologische Dürren entwickeln sich langsam und sind außer von geringen Niederschlägen auch vom Wassermanagement abhängig.
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## Auswirkung von Dürre
**Ökonomisch und Sozial**