Hitzewellen

Mikroklimav0

Verantwortlich:Niccolò Calandri

Um das Risiko Hitzewellen zu berechnen, verwenden wir die Variable [Copernicus Climate Data Store (CDS)]:

Warm spell duration index (WSDI): jährliche Zählung der Tage, an denen für mindestens 6 aufeinanderfolgende Tage die tägliche Höchsttemperatur über dem für diesen Kalendertag berechneten 90. Perzentil auf einem gleitenden 5-Tage-Fenster während des Referenzzeitraums liegt. Dieser Indikator informiert darüber, wie oft und wie lange die Temperaturen extrem hoch sind. Zur Definition der Risikoniveaus betrachten wir die Wiederkehrperiode RP (siehe Cold Wave Risk) für diesen Indikator.

Die beschriebene Methodik für das Hitzewellenrisiko ist parallel zu der für Kältewellen und basiert auf denselben wissenschaftlichen Grundlagen.

Die Methode kombiniert zwei etablierte wissenschaftliche Säulen:

Die Verwendung von standardisierten Indizes für Extremereignisse, in diesem Fall der Warm Spell Duration Index (WSDI).

Die Definition des von uns verwendeten WSDI-Index stammt direkt vom Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI). Diese Gruppe, gesponsert von der World Meteorological Organization (WMO), hat eine Reihe von 27 Indizes für Klimaextreme standardisiert, um sicherzustellen, dass Studien zum Klimawandel konsistent und global vergleichbar sind.

Indices for monitoring changes in extremes based on daily temperature and precipitation data Dieses Papier ist eines der Referenzdokumente, das die ETCCDI-Indizes zusammenfasst und ihre genauen Definitionen liefert. Es erklärt die Logik hinter der Erstellung perzentilbasierter Indizes (wie WSDI), die Extreme relativ zum lokalen Klima messen und sie in jeder Region der Welt anwendbar machen.
ETCCFI Climate Change Indices Definition aller Indizes durch ETCCDI.
Observed coherent changes in climatic extremes during the second half of the twentieth century Dies ist eine der bahnbrechenden Studien, die eine breite Suite von Extremindizes, einschließlich einer frühen Version des WSDI, eingeführt und analysiert hat und ihre Nützlichkeit zur Verfolgung von Klimaveränderungen auf globaler Ebene demonstriert hat.
Die Anwendung der Statistischen Extremwertanalyse (Extreme Value Theory) unter Verwendung der Wiederkehrperiode (Return Period) zur Klassifizierung der Seltenheit und damit des mit einem Ereignis verbundenen Risikos.

Die Verwendung der Wiederkehrperiode zur Klassifizierung des Risikos seltener Ereignisse ist eine Standardpraxis in Hydrologie, Bauingenieurwesen und zunehmend in der Klimatologie. Sie basiert auf der Theorie der Extremwerte (Extreme Value Theory - EVT).

An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values Dieses Buch ist der akademische Referenztext zur Statistik von Extremwerten. Es erklärt die mathematischen Grundlagen zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit seltener Ereignisse und wie daraus das Konzept der 'Wiederkehrperiode' abgeleitet wird.
Guidelines on Analysis of Extremes in a Changing Climate in Support of Adaptation to Climate Change Dieses WMO-Dokument bietet Wissenschaftlern und Risikomanagern praktische Anleitungen zur Analyse von Extremereignissen. Es diskutiert explizit die Bedeutung der Berechnung von Wiederkehrperioden und wie diese verwendet werden können, um Anpassungsstrategien und Infrastrukturplanung zu informieren. Es unterstützt den beschriebenen Ansatz: Wenn ein Ereignis seltener ist (höheres RP), ist das damit verbundene Risiko größer, weil die Gesellschaft weniger darauf vorbereitet ist.

Zusammenfassend ist unsere Methodik vollständig von der internationalen wissenschaftlichen Gemeinschaft validiert. Die Verwendung des WSDI-Index gewährleistet die Messung eines relevanten Aspekts von Hitzewellen auf standardisierte Weise, während die Verwendung der Wiederkehrperiode ein objektives, robustes und universell verständliches Risikoeinstufungssystem bietet.

Datenquellen & Referenzen

Quellen

WRD_CDSEI_99

Methodik

Die beschriebene Methodik für das Hitzewellenrisiko ist parallel zu der für Kältewellen und basiert auf denselben wissenschaftlichen Grundlagen.

Die Methode kombiniert zwei etablierte wissenschaftliche Säulen:
• Die Verwendung von standardisierten Indizes für Extremereignisse, in diesem Fall der Warm Spell Duration Index (WSDI).

[Indices for monitoring changes in extremes based on daily temperature and precipitation data](Indices for monitoring changes in extremes based on daily temperature and precipitation data)
Dieses Papier ist eines der Referenzdokumente, das die ETCCDI-Indizes zusammenfasst und ihre genauen Definitionen liefert. Es erklärt die Logik hinter der Erstellung perzentilbasierter Indizes (wie WSDI), die Extreme relativ zum lokalen Klima messen und sie in jeder Region der Welt anwendbar machen.
[ETCCFI Climate Change Indices](ETCCFI Climate Change Indices)
Definition aller Indizes durch ETCCDI.
[Observed coherent changes in climatic extremes during the second half of the twentieth century](Observed coherent changes in climatic extremes during the second half of the twentieth century)
Dies ist eine der bahnbrechenden Studien, die eine breite Suite von Extremindizes, einschließlich einer frühen Version des WSDI, eingeführt und analysiert hat und ihre Nützlichkeit zur Verfolgung von Klimaveränderungen auf globaler Ebene demonstriert hat.
• Die Anwendung der Statistischen Extremwertanalyse (Extreme Value Theory) unter Verwendung der Wiederkehrperiode (Return Period) zur Klassifizierung der Seltenheit und damit des mit einem Ereignis verbundenen Risikos.

[An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values](An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values)
Dieses Buch ist der akademische Referenztext zur Statistik von Extremwerten. Es erklärt die mathematischen Grundlagen zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit seltener Ereignisse und wie daraus das Konzept der 'Wiederkehrperiode' abgeleitet wird.
[Guidelines on Analysis of Extremes in a Changing Climate in Support of Adaptation to Climate Change](Guidelines on Analysis of Extremes in a Changing Climate in Support of Adaptation to Climate Change)
Dieses WMO-Dokument bietet Wissenschaftlern und Risikomanagern praktische Anleitungen zur Analyse von Extremereignissen. Es diskutiert explizit die Bedeutung der Berechnung von Wiederkehrperioden und wie diese verwendet werden können, um Anpassungsstrategien und Infrastrukturplanung zu informieren. Es unterstützt den beschriebenen Ansatz: Wenn ein Ereignis seltener ist (höheres RP), ist das damit verbundene Risiko größer, weil die Gesellschaft weniger darauf vorbereitet ist.