Veränderung des Niederschlagsmusters

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

• daily precipitation: gesamter täglicher Niederschlag (mm). Wir analysieren zwei gegensätzliche, aber komplementäre Aspekte von Regenereignissen unter Verwendung von zwei auf jährlicher Basis berechneten Schlüsselindikatoren:
• Maximaler Niederschlag in 5 aufeinanderfolgenden Tagen (Rx5day): Misst die maximale Regenmenge, die in einem Zeitraum von 5 aufeinanderfolgenden Tagen während des Jahres gefallen ist. Dieser Indikator ist ein Proxy für intensive und anhaltende Regenereignisse, die oft mit Bodensättigung, Flusshochwasser und Überschwemmungen verbunden sind.
• Maximale Anzahl aufeinanderfolgender Trockentage (CDD): Misst die Dauer des längsten Zeitraums ohne signifikanten Niederschlag (<1 mm) während des Jahres. Dieser Indikator ist ein Proxy für die Persistenz von Trockenperioden und das Dürrerisiko. Das Gesamtrisiko basiert nicht auf absoluten Schwellen, sondern vergleicht die jährlichen Werte von Rx5day und CDD eines zukünftigen Jahres mit ihren jeweiligen historischen statistischen Verteilungen (Perzentile). Das endgültige Risikoniveau wird durch den schlechtesten Wert der beiden Indikatoren bestimmt: Ein Jahr gilt als hohes Risiko, wenn es ein außergewöhnlich intensives Regenereignis oder einen außergewöhnlich langen Trockenzeitraum im Vergleich zu seiner Klimageschichte aufweist.

Unsere Methodik zur Bewertung des 'Niederschlagsmusteränderungsrisikos' erfasst einen der kritischsten und paradoxesten Aspekte des Klimawandels: die Intensivierung des hydrologischen Zyklus.

Dieser Ansatz, der gleichzeitig die feuchten Extreme (Rx5day) und die trockenen (CDD) analysiert, wird vollständig von den neuesten Studien unterstützt.

Die beiden gewählten Indikatoren, Rx5day und CDD, sind zwei der offiziell definierten und standardisierten Indizes für Klimaextreme des Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI), einer von der World Meteorological Organization (WMO) unterstützten Arbeitsgruppe.

• ETCCFI Climate Change Indices

Die zugrunde liegende Logik unserer Methode — nämlich dass dieselbe Region sowohl intensiveren Regenfällen als auch längeren Dürren ausgesetzt sein kann — ist eine der zentralen Schlussfolgerungen des IPCC-Berichts 2021:

• Climate Change 2021: The Physical Science Basis Kapitel 8 ('Water Cycle Changes') und Kapitel 11 ('Weather and Climate Extreme Events...') dieses Berichts erklären, dass eine wärmere Atmosphäre mehr Wasserdampf enthalten kann (etwa 7% mehr pro Grad Erwärmung). Dies führt zu zwei Folgen:
• Wenn es regnet, sind die Ereignisse intensiver und konzentrierter, was zu einer Zunahme von Indikatoren wie Rx5day führt.
• In den Zeiträumen zwischen Regenereignissen trocknet der Boden aufgrund höherer Temperaturen schneller aus, wodurch die Dauer und Intensität der Trockenperioden verlängert werden, was zu einer Zunahme von Indikatoren wie CDD führt. Unsere Methodik ist daher eine operative Übersetzung dieses Aspekts. Der Vergleich des Wertes eines Jahres mit seiner historischen Verteilung mittels Perzentilen ist eine statistische Standardpraxis in der Klimatologie zur Bewertung der Seltenheit und Schwere einer Anomalie.
• Indices for monitoring changes in extremes based on daily temperature and precipitation data Dieses methodologische Dokument fördert die Verwendung perzentilbasierter Ansätze, weil sie 'klimatisch relativ' sind. Sie ermöglichen die objektive Identifizierung eines 'Extrem'-Ereignisses für jeden Standort, sei es ein Regenwald oder eine Wüste. Unsere Wahl, das schlechteste Perzentil ($\max(\text{percentile}(\text{Rx5day}), \text{percentile}(\text{CDD}))$) zu verwenden, ist eine robuste Methode, um das dominierende Risiko des Jahres zu erfassen, sei es mit Wasser über- oder unterversorgt. Zusammenfassend verwendet unsere Methode internationale Standardindizes (ETCCDI), um die beiden Seiten derselben Medaille zu messen, spiegelt die Schlussfolgerungen des IPCC zur Intensivierung des hydrologischen Zyklus wider und bewertet sie mit einer robusten und etablierten statistischen Methodik.