403 research outputs found
Assessment of mudflow risk in Uzbekistan using CMIP5 models
Get PDFPrecipitation induced mudflows are a major and longstanding threat in Uzbekistan, impacting on many properties and livelihoods. In this paper, the role of large-scale atmospheric circulation in producing the conditions necessary to initiate mudflows in piedmont areas of Uzbekistan have been evaluated based on historical and scenario (Representative Concentration Pathways; RCP8.5) experiments along from 10 Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) models. Applying the well-established circulation weather type (CWT) technique, and CMIP5 models reveal that mudflow generating large-scale circulation flows will increase by up to 5% to the end of the century. Considering the historical simulations over 1979–2005 and following the projections of RCP8.5 emission scenario for the target period of 2071–2100, precipitation climatology has been evaluated using bias correction techniques. By this way, the synthetic rainfall series were linked to a central proxy – a mudflow generating weather types, such as cyclonic (C), westerly (W) and south-westerly (SW) in order to diagnose potential changes in mudflow occurrences given the changed CWT characteristics by running the statistical-empirical algorithm of antecedent daily rainfall model (ADRM) and statistical logistic regression (LRM). Results for the important weather types (C, W and SW) confirm that mudflow activity will increase in the selected region as precipitation values associated with the CWT C and W flows in CMIP5 projections are expected to increase in the warm season for the target period of 2071–2100.
The research focuses on piedmont areas of Uzbekistan as it has remained poorly understood due to limited climate research, particularly, in mountain areas. This is important in the face of climate change, which is likely to increase pressure upon high mountain areas that may need to investigate more frequent mudflow occurrences
Quantifying the extremity of windstorms for regions featuring infrequent events
Get PDFThis paper introduces the Distribution-Independent Storm Severity Index (DI-SSI). The DI-SSI represents an approach to quantify the severity of exceptional surface wind speeds of large scale windstorms that is complementary to the SSI introduced by Leckebusch et al. While the SSI approaches the extremeness of a storm from a meteorological and potential loss (impact) perspective, the DI-SSI defines the severity in a more climatological perspective. The idea is to assign equal index values to wind speeds of the same singularity (e.g. the 99th percentile) under consideration of the shape of the tail of the local wind speed climatology. Especially in regions at the edge of the classical storm track, the DI-SSI shows more equitable severity estimates, e.g. for the extra-tropical cyclone Klaus. In order to compare the indices, their relation with the North Atlantic Oscillation is studied, which is one of the main large scale drivers for the intensity of European windstorms
Reanalysis suggests long-term upward trends in European storminess since 1871
No full textRegional trends of wind storm occurrence in Europe are investigated using the 20th Century Reanalysis (20CR). While based on surface observations only, this dataset produces storm events in good agreement with the traditional ERA40 and NCEP reanalyses. Time series display decadal-scale variability in the occurrence of wind storms since 1871, including a period of enhanced storm activity during the early 20th century. Still, significant upward trends are found in central, northern and western Europe, related to unprecedented high values of the storminess measures towards the end of the 20th century, particularly in the North Sea and Baltic Sea regions. Citation: Donat, M. G., D. Renggli, S. Wild, L. V. Alexander, G. C. Leckebusch, and U. Ulbrich (2011), Reanalysis suggests long-term upward trends in European storminess since 1871, Geophys. Res. Lett., 38, L14703, doi: 10.1029/2011GL047995
Supplementary information files for Interactions between apparently ‘primary’ weather-driven hazards and their cost
No full textSupplementary material to accompany
Hillier, J. K.,
Macdonald, N., Leckebusch, G., Stavrinides (2015) Interactions between
apparently primary weather-driven hazards and their cost. Env. Res. Lett. 10,
104003, doi:10.1088/1748-9326/10/10/104003 https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/10/10/104003A statistical analysis of the largest weather-driven hazards in the UK contradicts the typical view that each predominates in distinct events that do not interact with those of other hazard types (i.e., are 'primary'); this potentially has implications for any multi-hazard environments globally where some types of severe event are still thought to occur independently. By a first co-investigation of long (1884–2008) meteorological time-series and nationwide insurance losses for UK domestic houses (averaging £1.1 billion/yr), new systematic interactions within a 1 year timeframe are identified between temporally-distinct floods, winter wind storms, and shrink–swell subsidence events (P </div
Variabilität des Indischen Sommermonsuns unter rezenten, paleo und zukünftigen klimatischen Bedingungen
No full textThe Indian Summer Monsoon is known to vary on intraseasonal, decadal,
centennial and up to millennial time-scales during the past. Whereas shorter-
term variability on subseasonal time-scales influences agricultural outcomes
due to drought or flood conditions, longer-term dry conditions on centennial
scale might be related to the downfall of the Indus Valley civilization around
4200 years ago (Dixit et al., 2014a). As nowadays more than 1 billion people
live in India and the population is expected to increase throughout the 21st
century to over 1.6 billion in 2100 (United Nations, 2015) knowledge about the
drivers of dry and wet conditions on different timescales are of crucial
importance. In a recent study Sinha et al. (2011a) hypothesized that abrupt
changes in rainfall over India on centennial time-scales during the last
Millennium are associated with active and break spells on the intraseasonal
timescale. This thesis investigates in how far this hypothesis can be
supported by analysing the Indian Summer Monsoon variability under past,
recent and future climate conditions. A model chain consisting of a fully
coupled Atmosphere-Ocean General Circulation Model (COSMOS), an Atmosphere-
only General Circulation Model (ECHAM5) and a Regional Climate Model (COSMO-
CLM) is used to analyse dry and wet periods of the on different time-scales.
Before testing the hypothesis the models skill in representing observed
intraseasonal features of the ISM is assessed. Even though with some
limitations, results suggest that the RCM as well as the AGCM are able to
capture main intraseasonal features of the ISM, e.g. the northward
propagation. Additionally, COSMO-CLM is found to have positive skill in
simulating observed dry and wet spells if driven by ERA-Interim at its lateral
boundaries. Seasonal mean rainfall amounts over northeastern and central India
are used to analyse in how far changes on the intraseasonal time scale
contribute to longer-term variability of the ISM. This approach is motivated
by the study from Sinha et al. (2011a) who found changes in rainfall with
different signs in two proxies over northeastern and central India. Decadal to
multi-decadal scale variability of the ISM is analysed in three time periods
of the last Millennium: Medieval Climate Anomaly (800–1000), Little Ice Age
(1515–1715) and Recent Climate (1800–2000). Results suggest that some part of
the decadal to multi-decadal scale variability of the ISM can be attributed to
changes on the intraseasonal time scale. Centennial scale variability during
the Holocene is analysed using a transient simulation covering the past 6000
years. In contrast to results for the last Millennium, ISM variability in this
simulation could not be linked to rainfall trends with different signs over
northeastern and central India. Instead results suggest the importance of SSTs
over the Indo-Pacific Warm Pool and northern Arabian Sea in steering long-term
dry and wet conditions over India. Atmosphere-only climate model sensitivity
experiments indicate that the ocean temperatures over the IPWP 5 cause a shift
in the large-scale monsoonal circulation, whereas SSTs over the northern
Arabian Sea are important in determining the moisture supply over this region.
Results obtained by analysing future climate simulations suggest that only a
part of the decadal-scale variability of the ISM could be related to changes
in breaks and active spells similar to results obtained for the last
Millennium. Overall, the work undertaken in this thesis gives greater insight
into the steering mechanisms of ISM variability on longer-time scales,
especially the role of changes of active and break spells on intraseasonal
time scales. Furthermore, results should be considered for further proxy-based
studies analysing long-term changes of the ISM for the proxy site selection to
take into account teleconnections important for steering rainfall over India.
Dixit, Y., Hodell, D. A. and Petrie, C. A. (2014a). Abrupt weakening of the
summer monsoon in northwest India ∼4100 yr ago. Geologie, 42(4):339–342 United
Nations (2015). World population prospects: The 2015 revision, key findings
and advance tables. Department of Economic and Social Affairs, Population
Division, United Nations, New York, USA Sinha, A., Berkelhammer, M., Stott,
L., Mudelsee, M., Cheng, H., and Biswas, J. (2011a). The leading mode of
Indian Summer Monsoon precipitation variability during the last millennium.
Geophysical Research Letters, 38(15)Der Indische Sommermonsun (ISM) variiert auf verschiedenen Zeitskalen: von
intrasaisonal, dekadisch bis hin zu Zeiträumen von Jahrtausenden. Aktive und
passive Phasen des indischen Monsuns innerhalb einer Saison haben starken
Einfluss auf die Nahrungsmittelproduktion, wohingegen eine jahrhunderte lange
trockene Periode vor ca. 4200 Jahren möglicherweise Einfluss auf den
Niedergang der Indus Valley Civililzation hatte (Dixit et al., 2014a). Da
heute bereits mehr als 1 Milliarde Menschen in dieser Region leben und
prognostiziert wird, dass die indische Bevölkerung bis zum Ende des
Jahrtausends bis auf über 1.6 Milliarden Menschen anwachsen wird (United
Nations, 2015), ist ein Verständnis der für trockene und feuchte Phasen auf
verschiedenen Zeitskalen verantwortlichen Mechanismen von größter Wichtigkeit.
In einer Studie von Sinha et al. (2011a) wird die Hypothese aufgestellt, dass
langfristige abrupte Änderungen des Indischen Monsuns im letzten Jahrtausend
mit Veränderungen der Häufigkeit aktiver und passiver Phasen auf der
intrasaisonalen Skala in Verbindung stehen. Diese Studie untersucht, inwiefern
diese These für Modellsimulationen unter rezenten, paleo und zukünftigen
Klimabedingungen bestätigt werden kann. Zur Untersuchung der Variabilität des
ISM auf verschiedenen Zeitskalen wird eine Modellkette bestehend aus einem
voll-gekoppelten Atmosphäre-Ozean Globalmodell (COSMOS), einen Atmosphären-
Globalmodell (ECHAM5) und einem Regionalmodell (COSMO-CLM) verwendet. Zunächst
werden das Atmosphären-Globalmodell und das Regionalmodell bezüglich ihrer
Fähigkeit, intrasaisonale Eigenschaften des indischen Monsuns zu simulieren,
untersucht. Die Ergebnisse suggerieren, dass trotz einiger Einschränkungen
ECHAM5 sowie COSMO-CLM in der Lage sind intrasaisonale Eigenschaften des ISM,
wie z.B. die Nordwärtsverlagerung des Niederschlags zu simulieren. Zusätzlich
konnte gezeigt werden, dass das mit ERA-Interim Reanalysen angetriebene
Regionalmodell COSMO-CLM in der Lage ist, trockene und feuchte Phasen
innerhalb einer Saison zu simulieren. Um zu untersuchen, inwiefern
Veränderungen der Häufigkeit trockener und feuchter Phasen innerhalb einer
Saison zu langfristigen Änderungen des ISM beitragen, werden saisonale
Niederschlagsmengen über Zentral- und Nordostindien verwendet. Dies ist
motiviert durch die Studie von Sinha et al. (2011a), in der unterschiedliche
Trends im Niederschlag in zwei Proxies über diesen beiden Regionen gefunden
wurden. Untersuchungen der dekadisch bis multi-dekadische Variabilität im
letzten Jahrtausend basieren auf Modellsimulationen für drei disjunkte
Zeitepochen: Mittelalterliche Warmzeit (800-1000 AD), kleine Eiszeit
(1515-1715 AD) sowie rezentes Klima (1800-2000 AD). Die Ergebnisse zeigen,
dass die Variabilität auf diesen Zeitskalen teilweise mit veränderten
Häufigkeiten von aktiver und passiver Phasen des ISM innerhalb einer Saison
verbunden sind. Zur Untersuchung der längerfristigen Variabilität während der
letzten 6000 Jahre wurde eine voll-gekoppelte transiente
Globalmodellsimulation verwendet. Im Gegensatz zu den Ergebnissen für das
vergangene Millennium sind trockene und feuchte Perioden in dieser Simulation
nicht mit Veränderungen auf der intrasaisonalen Zeitskala erklärbar.
Sensitivitätsexperimente suggerieren, dass Änderungen der
Oberflächentemperaturen im Indo-Pacific Warm Pool (IPWP) sowie im nördlichem
Arabischen Meer einen deutlich größeren Einfluss auf die langfristige
Variabilität des ISM besitzen. Dies ist einerseits durch eine Verschiebung der
großskaligen Monsunzirkulation und anderseits durch lokale Änderungen im
Feuchteangebot zu erklären. Klimaprojektionen unter erhöhten
Treibhausgaskonzentrationen suggerieren, dass dekadische bis multi-dekadische
Variabilität des ISM im 21. Jahrhundert nur teilweise durch Veränderungen auf
der intrasaisonalen Zeitskala erklärbar ist, ähnlich zu den Ergebnissen für
das letzte Jahrtausend. Insgesamt geben die Ergebnisse aus dieser Studie neue
Einblicke in die verantwortlichen Mechanismen für die langfristige
Variabilität des ISM, im Besonderen für den Beitrag von aktiven und passiven
Phasen auf intrasaisonaler Zeitskala. Die Ergebnisse sollten für die Auswahl
von Regionen zukünftiger proxy basierter Studien verwendet werden, um die
Telekonnektionen des Indischen Monsuns wie z.B. mit den
Oberflächentemperaturen im IPWP zu berücksichtigen. Dixit, Y., Hodell, D. A.
and Petrie, C. A. (2014a). Abrupt weakening of the summer monsoon in northwest
India ∼4100 yr ago. Geologie, 42(4):339–342 United Nations (2015). World
population prospects: The 2015 revision, key findings and advance tables.
Department of Economic and Social Affairs, Population Division, United
Nations, New York, USA Sinha, A., Berkelhammer, M., Stott, L., Mudelsee, M.,
Cheng, H., and Biswas, J. (2011a). The leading mode of Indian Summer Monsoon
precipitation variability during the last millennium. Geophysical Research
Letters, 38(15
Subantarctic cyclones identified by 14 tracking methods, and their role for moisture transports into the continent
Get PDFExtra-tropical cyclones in the subantarctic play a central role in the polewardtransport of heat and moisture into Antarctica, with the latter being a keycomponent of the mass balance of the Antarctic ice sheet. As the climate in thisregion undergoes substantial changes, it is anticipated that the character of thesesynoptic features will change. There are a number of different methods used toidentify and track cyclones, which can potentially lead to different conclusions asto cyclone variability and trends, and mechanisms which drive these features.Given this, it is timely to assess the level of consensus among 14 state-of-the-artcyclone identification and tracking methods. We undertake this comparison withthe ERA-Interim dataset for the period 1979-2008 and find large differences inthe number of tracks identified by different methods, but the spatial patterns ofthe system density broadly agree. Links between large-scale modes of variability,such as the Southern Annular Mode (SAM), and subantarctic cyclones assuggested in the literature are confirmed by our analysis.Trends in the number of cyclone tracks show a more diverse picture. Robusttrends are identified by almost all methods for austral summer over the regionsouth to 60°S, mainly due to the strong relation to SAM, whereas in australwinter the methods disagree in the statistical significance of the trends.The agreement among the methods is greater when the comparison is confined tothe stronger cyclones. This is confirmed by a moisture flux analysis associatedwith these strong synoptic systems. Our results indicate that multiple cycloneidentification and tracking methods should be used to obtain robust conclusionsfor trends in cyclone characteristics as well as their relation to the large scalecirculation in the subantarctic region
Zur Kombination von Satellitenaltimetrie und GPS-korrigierten Pegeldaten zur Rekonstruktion von Meeresspiegelanomalien
No full textThis paper deals with the reconstruction of sea level anomalies using
altimetry and GPS-corrected tide gauge data. In the first part of this paper,
the reconstruction algorithm used ("Optimal interpolation" (OI (C)) is
investigated in more detail. It is found that it shows a strong element of
stochasticity. The reconstruction is strongly dependent on the relative
spatial position of the tide gauges to the empirical orthogonal Functions
(EOF) used in the reconstruction. In the second part of the paper, a
reconstruction of global sea level anomalies for the period of 1970-2001 is
performed. The tide gauges used for this purpose are corrected for land
movement using vertical GPS trends. Also, a a smoothing algorithm is
introduced which helps to fill the errors resulting from gaps in the tide
gauge records.Die vorliegende Arbeit behandelt die Rekonstruktion von Meeresspiegelanomalien
mithilfe von Altimetriedaten und GPS-korrigierten Pegeldaten. Im ersten Teil
der Arbeit wird der verwendete Algorithmus (”Optimal Interpolation” (OI(C))
genauer untersucht. Hierbei wird erstmals festgestellt, dass dieser bei
Verwendung weniger Pegel einen hohen Grad an Stochastizitaet aufweist. Die
Rekonstruktion ist stark von der relativen Lage der Pegel zu den im
Algorithmus verwendeten Empirischen Orthogonalen Funktionen (EOFs) abhaengig.
Im zweiten Teil der Arbeit wird eine Rekonstruktion von globalen
Meeresspiegelanomalien fuer den Zeitraum von 1970-2001 durchgefuehrt. Die
hierfuer verwendeten Pegelzeitreihen werden mithilfe von lineraren GPS-Trends
um Landbewegungssignale korrigiert. Es wird darueber hinaus ein
Glaettungsalgorithmus vorgestellt, der Fehler, die durch Luecken in den
verfuegbaren Pegeldatensaetzen entstehen, vermindert
Research Data Supporting the publication "On the Dependency of Atlantic Hurricane and European Windstorm Hazards"
No full textSupporting data, including intensity measures and Track Density, for the research paper "On the Dependency of Atlantic Hurricane and European Windstorm Hazards". For more information, please see the README file included
Saisonale Vorhersagbarkeit von Wintersturmklima in der Region Nordatlantik und Europa
No full textAbstract iii Zusammenfassung v 1 Introduction 1 1.1 Windstorms in the North
Atlantic and European region . . . . . . . . . . . 1 1.1.1 Physical basis . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.1.2 Impacts of
European windstorms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 Seasonal
forecasting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.1 A short history of seasonal forecasting . . . . . . . . . . . . . . . .
4 1.2.2 Physical basis of seasonal forecasting . . . . . . . . . . . . . . . .
. 8 1.3 Motivation of the thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . 17 1.3.1 Seasonal windstorm predictability: a review . . . . . . . .
. . . . . 17 1.3.2 Potential use of seasonal windstorm risk predictions . . .
. . . . . . 20 1.3.3 Objectives of the thesis . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . 21 1.3.4 Outlines of the thesis . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . 23 2 Data 25 2.1 Reanalysis data . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.2 Observational data . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.3 Seasonal
prediction model data: DEMETER and ENSEMBLES . . . . . . 27 2.4 Growth factors
of extra-tropical cyclones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 3
Definition and identification of windstorms 31 3.1 Rational . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.2 Methods . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3.2.1
Tracking scheme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.2.2 Storm Severity Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
35 3.3 Climatology in reanalysis data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . 35 3.4 Sensitivity on tracking parameters . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . 38 3.5 Relation to growth factors of cyclones . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . 41 3.6 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 4 Potential sources of wintertime
windstorm predictability over the North Atlantic and Europe on seasonal time
scales 45 4.1 Rational . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . 45 4.2 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . 47 4.2.1 Wintertime windstorm climate . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . 47 4.2.2 Lead-Lag-Correlation and partial
correlation . . . . . . . . . . . . . 47 4.2.3 Composites of years with strong
HF anomalies . . . . . . . . . . . . 48 4.3 Relation between hemispheric-scale
factors and windstorm climate . . . . . 49 4.3.1 Correlation patterns . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 4.3.2 Lead-Lag-Correlation . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 4.3.3 Inter-dependencies
between hemispheric-scale factors . . . . . . . . 54 4.4 Possible physical
mechanisms on seasonal time scales . . . . . . . . . . . . 55 4.4.1 NAO as
precursor of the North Atlantic Horseshoe . . . . . . . . . 56 4.4.2 The role
of the North Atlantic Horseshoe pattern . . . . . . . . . . 59 4.5 Conclusions
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 5
Predictive skill in seasonal ensemble prediction systems to forecast win-
tertime wind storm climate 65 5.1 Rational . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 5.2 Methods . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 5.2.1 Definition and
identification of wintertime windstorm . . . . . . . . 67 5.2.2 Measures of
predictive skill . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 5.2.3
Relation between predictive skill and windstorm frequency . . . . . 70 5.3
Windstorms in reanalysis and seasonal hindcast data . . . . . . . . . . . . 71
5.4 Predictive skill . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . 74 5.5 Some aspects of the variability of skill . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . 79 5.6 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . 83 5.7 Appendix . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 6 Sources of skill in seasonal
prediction models forecasting North Atlantic and European wintertime
windstorms 87 6.1 Rational . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . 87 6.2 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . 90 6.2.1 Hemispheric-scale factors . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 6.2.2 Composite analysis . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 6.3 Relation of anomalous
hemispheric-scale factors to windstorm occurrence . 93 6.3.1 North Atlantic
SST Horseshoe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 6.3.2 Continental
snow cover extent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 6.4 Sources of
predictive skill in forecasting wintertime windstorm occurrence . 104 6.4.1
Persistence of oceanic anomalies from August to November hindcasts105 6.4.2
NAO and continental snow cover as additional sources of skill? . . . 112 6.4.3
The link to predictive skill . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
6.5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . 115 7 Synthesis 117 7.1 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . 117 7.2 Discussion and Conclusions . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 7.3 Potential applicability of
the results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 Bibliography 133
Acknowledgments 151Strong extra-tropical cyclones are a characteristic feature of mid-latitudinal
weather. In extreme cases, such cyclones are accompanied by severe wind
speeds. These windstorms are the natural hazard with the highest loss
potential in the North Atlantic and European region. Thus, prediction of
windstorm climate on seasonal time scales would be beneficial for society and
economy. However, the skill of seasonal predictions of wintertime windstorm
occurrence and its sources have not been extensively analyzed. Therefore, this
thesis addresses the following issues: a) How can windstorms be objectively
identified? b) Which factors are related to wintertime windstorm occurrence on
seasonal time scales in observational data, and may therefore be considered as
potential sources of seasonal predictability? c) Do state-of-the-art dynamical
seasonal prediction models successfully forecast windstorm climate? d) Which
factors influence the occurrence of windstorm in such prediction models, i.e.,
what are the sources of predictive skill? To this end, an impact-based,
objective windstorm identification scheme is developed based on surface wind
speeds exceeding the local 98th percentile in consecutive timesteps. The
scheme can be applied to both reanalysis products and climate (prediction)
model data. It is shown to successfully identify individual historical events.
Furthermore, both the spatial and temporal climatologies of the identified
events are in good agreement with observations. Windstorms identified in
reanalysis data are used to analyze their relationship to observed anomalies
of hemispheric-scale factors such as North Atlantic sea surface temperature
and sea ice, continental snow cover extent, and the North Atlantic
Oscillation. The correlation between anomalies of these factors in summer and
autumn and the windstorm occurrence in subsequent winter (i.e., with a lead
time of four to six months) is statistically significant with coefficients of
up to 0.43. Hence, hemispheric-scale factors explain at least 20% of the
inter-annual variability of windstorm climate. A composite study reveals that
an anomalous state of the North Atlantic Oscillation in summer supports the
generation of specific temperature anomalies in the North Atlantic ocean in
autumn, namely the North Atlantic Horseshoe pattern. These anomalies persist
until winter and induce anomalous growth conditions for extra-tropical
cyclones over the North Atlantic (e.g., increased baroclinicity in areas of
increased meridional temperature gradients, or increased latent heat over
areas of positive sea surface temperature anomalies). Such conditions are
favorable for the development of strong cyclones, and therefore potentially a
higher number or stronger wintertime windstorms in the North Atlantic and
European region. Such physically motivated links between anomalies in the
North Atlantic Ocean, their persistence and their impacts on growth conditions
of cyclones are potential sources of windstorm predictability on the seasonal
time scale. The windstorm identification scheme is also applied to data of the
DEMETER and ENSEMBLES projects. These data consist of seasonal hindcasts
produced by several coupled ocean-atmosphere climate models. December–February
windstorm frequency in the 1980–2001 period is statistically significantly
predicted by the multi-model ensembles and several single-model ensembles with
a lead time of one to three months, with skill ranging between 0.10–0.40. The
1980–2001 period is shown to be generally better predictable than the
1960–1980 period. Additionally, the winters with high windstorm frequency are
better predicted than winters with average storm counts. The sources of
predictive skill in these model ensembles are investigated by quantifying the
relation between hemispheric-scale factors, growth factors of cyclones, and
windstorm occurrence in the prediction models. The relation between
hemispheric-scale factors and wintertime windstorms is weaker than in
observations and insignificant on the seasonal time scale. Still, composites of
hindcast runs with strong North Atlantic Horseshoe anomalies reveal similar
relations to growth factors as found in observations. However, the persistence
of the oceanic anomalies is very different in the individual models, and
generally weaker than in observations, probably related to deficiencies in the
coupling between ocean and atmosphere in the prediction models. The
preservation of oceanic anomalies in the models’ ocean control run from summer
until the onset of the hindcasts started in November is shown to be a crucial
factor for predictive skill. Models able to retain such anomalies in closer
agreement with observations develop stronger anomalies in sea surface
temperature, growth factors of cyclones, and windstorms, and show higher skill
scores. Therefore, it is argued that the North Atlantic is one source of
predictive skill for seasonal windstorm predictions, and that improvements of
the ocean-atmosphere coupling in prediction models could enhance skill.Tiefdruckgebiete sind ein charakteristisches Merkmal des Wetters der Mittleren
Breiten. Starke Tiefdruckgebiete im Winter sind oft mit extremen
Windgeschwindigkeiten verbunden. Solche Winterstürme sind die
schadenträchtigsten meteorologischen Extremereignisse in Europa.
Diesbezügliche Vorhersagen auf der saisonalen Skala sind deshalb von
gesellschaftlichem und wirtschaftlichem Interesse. Über die Vorhersagbarkeit
von Wintersturmaktivität auf der saisonalen Skala und ihre Quellen ist
allerdings wenig bekannt. Deshalb beschäftigt sich diese Promotion mit den
folgenden Fragen: Wie lassen sich Winterstürme objektiv definieren und
identifizieren? Welche Faktoren hängen Beobachtungsdaten zufolge mit dem
Auftreten von Winterstürmen auf der saisonalen Skala zusammen und kommen somit
als potentielle Quellen von Vorhersagbarkeit in Frage? Wie gut sagen aktuelle
saisonale Vorhersagemodelle das Wintersturmklima vorher? Welche Faktoren
beeinflussen in diesen Modellen die Wintersturmaktivität, d.h. was sind die
Quellen der Vorhersagegüte? Winterstürme werden mit einer objektiven
Identifikationsmethode bestimmt. Die Methode basiert auf der Identifikation von
räumlich konsistenten Überschreitungen des lokalen 98. Perzentils des
Bodenwindes und kann sowohl auf Reanalysen als auch auf Vorhersage- und
Klimamodelle angewendet werden. Historische Winterstürme werden von der
Methode erfolgreich identifiziert. Die zeitlichen und räumlichen Klimatologien
der identifizierten Ereignisse stimmen gut mit Beobachtungen überein. Das in
Reanalysen identifizierte Wintersturmklima wird benutzt, um dessen Zusammenhang
mit beobachteten Anomalien von hemisphärisch-skaligen Faktoren wie
Meeresoberflächentemperaturen und Meereis im Nordatlantik, kontinentale
Schneebedeckung und der Nordatlantischen Oszillation auf saisonalen Zeitskalen
zu untersuchen. Es zeigt sich, dass die hemisphärisch-skaligen Faktoren im
Sommer/Herbst (d.h. mit Vorlaufzeiten von vier bis sechs Monaten) statistisch
signifikant mit der Sturmaktivität im Winter (Dezember-Februar) korrelieren.
Die Korrelationskoeffizienten betragen bis zu 0.43, was einer erklärten
Varianz von ungefähr 20% entspricht. Eine Kompositanalyse zeigt, dass
Anomalien der Nordatlantischen Oszillation im Sommer die Entstehung des
sogenannten “Horseshoe patterns”, eines hufeisenförmigen Musters von Anomalien
der Meeresoberflächentemperaturen im Nordatlantik, im darauffolgenden Herbst
begünstigt. Diese Anomalien bleiben bis zum Winter erhalten und führen zu
anomalen Wachstumsbedingungen für extra-tropische Zyklonen über dem
Nordatlantik (z.B. erhöhte Baroklinität in Regionen mit verstärkten
meridionalen Temperaturgradienten und erhöhte Werte der latenten Wärme über
positiven Anomalien der Meeresoberflächentemperatur). Solche Bedingungen
fördern die Entwicklung von starken Zyklonen und deshalb möglicherweise auch
von mehr oder stärkeren Winterstürmen über Europa. Physikalisch begründbare
Zusammenhänge wie jene zwischen Anomalien im Nordatlantik, deren Persistenz
und deren Einfluss auf Wachstumsbedingungen von Zyklonen stellen potentiellen
Quellen für die saisonale Vorhersagbarkeit von Winterstürmen dar. Winterstürme
werden analog zu den Reanalysen auch in den Vorhersagedaten des DEMETER und
des ENSEMBLES Projekts identifiziert. Diese saisonalen Vorhersagen wurden von
verschiedenen gekoppelten Ozean-Atmosphäre-Modellen gerechnet. Die Multi-
Modell-Ensembles und gewisse Einzelmodelle zeigen statistisch signifikante Güte
in der Vorhersage der Wintersturmanzahl im Dezember bis Februar, mit
Vorlaufzeiten von einem bis drei Monaten. Der Ranked Probability Skill Score
erreicht dabei Werte von 0.10–0.40. Im Zeitraum von 1980–2001 ist die
Vorhersagegüte generell besser als im Zeitraum 1960–1980. Winter mit hoher
Wintersturmaktivität werden grundsätzlich besser vorhergesagt als Winter
mittlerer Wintersturmaktivität. Die Quellen der Vorhersagegüte werden anhand
der von den Vorhersagemodellen simulierten Zusammenhänge zwischen
hemisphärisch-skaligen Faktoren, Wachstumsbedingungen für Zyklonen und
Winterstürmen untersucht. Diese Zusammenhänge sind in den Modellen
grundsätzlich schwächer ausgeprägt als die beobachteten Zusammenhänge.
Allerdings zeigen Modellläufe mit starken Anomalien des “Horseshoe patterns”
ähnliche Relationen zu Wachstumsbedingungen von Zyklonen wie die
Beobachtungen. Die Persistenz dieser Anomalien ist aber in den Modellen
unterschiedlich stark ausgeprägt und im Allgemeinen schwächer als die
beobachtete Persistenz. Defizite in der Kopplung zwischen der Ozean- und der
Atmosphärenkomponente der Vorhersagemodelle sind mögliche Gründe für diese
Unterschätzung. Ein entscheidender Faktor für die Vorhersagegüte eines Modells
ist seine Fähigkeit, ozeanische Anomalien im Ozean-Kontrolllauf vom Sommer bis
zum Start der Wintervorhersage zu speichern. Je stärker die Persistenz solcher
Anomalien, desto stärker sind entsprechende Anomalien im Nordatlantik, der
Wachstumsfaktoren von Zyklonen und dem Auftreten von Winterstürmen und desto
besser ist im Allgemeinen die Vorhersagegüte. Dies lässt den Schluss zu, dass
der Nordatlantik eine Quelle von saisonaler Vorhersagbarkeit von Winterstürmen
ist. Verbesserungen der Kopplung zwischen Ozean und Atmosphäre in den
Vorhersagemodellen würden dementsprechend auch bessere Vorhersagen erlauben
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