Hagelrisiko in Deutschland: Was wir wissen und was wir...

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KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft

Institut für Meteorologie und Klimaforschung (IMK-TRO) Center for Disaster Management and Risk Reduction Technology (CEDIM)

www.kit.edu

Hagelrisiko in Deutschland: Was wir wissen und was wir nicht wissen Michael Kunz, Manuel Schmidberger, Elody Fluck, Heinz Jürgen Punge, Susanna Mohr, David Piper, Jan Wandel

Institut für Meteorologie und Klimaforschung Department Troposphärenforschung (IMK-TRO)

Hagelsturm Andreas, 2013 Radar-Komposit (Radarverbund DWD + KIT-Radar, Zellverfolgung TRACE3D) 28. Juli 2013

triggering

supercell formation; change in direction

geogr. Länge (°)

geog

r. B

reite

(°)

Höh

e

Hagelrisiko in Deutschland kunz@kit.edu 12. April 2017

Institut für Meteorologie und Klimaforschung Department Troposphärenforschung (IMK-TRO)

Hagelstürme 2013 Deutschland

2-4 cm 6-7 cm > 8 cm

27 Juli 28 Juli

Data:

6 August

Hannover Wolfsburg

Stuttgart

Hagelrisiko in Deutschland kunz@kit.edu 12. April 2017

© Marco Kaschuba

14 cm

Gesamtschaden 4.2 Mrd. € Versicherter Schaden nur 27.+28.07.: 2.8 Mrd. €

(Swiss Re, 2014)

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Schwergewitter: Schäden

Hagelrisiko in Deutschland kunz@kit.edu 12. April 2017

Deutschland

Wohngebäudeversicherung: Schadenaufwand nach Gefahren 2002 - 2015

Sturm + Hagel Elementarschäden

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Schwergewitter: Schäden

Hagelrisiko in Deutschland kunz@kit.edu 12. April 2017

Hagel 49,1%

Überflutung 27,1%

Sturm 17,6%

Schneedruck 5,1% Rutsch, Lawinen

1,1%

USA

Zürich

Annual Losses

Tornado

Hail

Straight-line Wind

Schadenanteil Gebäude 2006-2015

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Herausforderungen und Fragestellungen

Hagelrisiko in Deutschland kunz@kit.edu 12. April 2017

Keine direkten, operationellen Hagelmessungen in Deutschland

Methoden zur Ableitung von Hagelwahrscheinlichkeiten? Ursachen der räumlichen Variabilität der Häufigkeit? Umgebungsbedingungen vor/bei Hagelstürmen? Lang-zeitliche Änderung des Hagelpotentials?

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Hagelbildung

Kleinräumig: Wolkenmikrophysik 10-5 – 100 m

Großräumig: Dynamik ~1-1000 km

Hagelrisiko in Deutschland kunz@kit.edu 12. April 2017

Institut für Meteorologie und Klimaforschung Department Troposphärenforschung (IMK-TRO)

Hagelbildung

Kleinräumig: Wolkenmikrophysik 10-5 – 100 m

Großräumig: Dynamik ~1-1000 km

Hagelrisiko in Deutschland kunz@kit.edu 12. April 2017

Heterogenes Gefrieren: IN

Geopotential 500 hPa

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Hagelwachstum in Gewitterwolken

Kondensation durch Konden- sationskerne (CCN)

Heterog. Nukleation: Eiskristall

Hagelwachstum durch schnelles Bereifen der Hagelembryos

Bereifung durch Akkreszenz unter- kühlter Tröpfchen: Graupel / gefrorene Tropfen (Hagelembryo)

(Straka, 2009; Pruppacher and Klett, 2010; Houze, 2014)

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Kondensation

Kollission- Koaleszenz Wolken/Regentropfen

Nukleation/ Gefrieren

Akkreszenz

schnelle Akkreszenz

Aufwind

-38°C

0°C

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Hagelwachstum in Gewitterwolken

Hagelstriche: kleinräumig (∅: 40 km²; Changnon, 1970)

⇒ Dichte Stationsnetz zu gering für verläss- liches Monitoring

(Straka, 2009; Pruppacher and Klett, 2010; Houze, 2014)

Hagelrisiko in Deutschland kunz@kit.edu 12. April 2017

-38°C

0°C

Kondensation

Eisbildung, Hagelembryos

Hagel- wachstum

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Proxy I: Konvektives Überschießen Eindringen konvektiver Wolken in untere Stratosphäre: overshooting top (OT) Proxy für starke konvektive Aufwinde Detektion über MSG SEVIRI 10.8 μm IR Strahlungstemperatur (Bedka, 2011; Punge et al., 2014)

Meteosat (MSG): SEVIRI cloud top temperatures 28 Juli 2013, 13-17 UTC

28.07.2013

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Häufigkeit OT Ereignisse Häufigkeit OT Ereignisse; MSG SEVIRI 2004 – 2014, April-Sept.

(Punge et al., 2017; submitted to ARe)

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Anzahl OT Ereignisse pro Jahr und 1000 km²

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Häufigkeit OT Ereignisse Häufigkeit OT Ereignisse; MSG SEVIRI 2004 – 2014, April-Sept. Filterung OTs während ungünstiger Umgebungsbedingungen (ERA) − Filterung über Perzentile

geeigneter Größen − Definition Perzentile aus

Meldungen ESWD

(Punge et al., 2017; submitted to ARe)

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Anzahl gefilterte Ereignisse pro Jahr und 1000 km²

Über/Unterschreitung Schwellwerte CAPE Cross-Totals CT Bulk wind shear Schmelzschichthöhe

CAPE

0°C Höhe

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Satelliten-basierte Hagelklimatologie

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Kombination Satellitendaten (MSG SEVIRI) und Reanalysen (ERA-Interim)

(Punge 2015)

2004 – 2014

Anzahl Ereignisse pro Jahr und 100 km²

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Radar: hohe räumliche / zeitliche Auflösung,

Spektrum

Methoden:

Maximum Reflektivität

Vertikalerstreckung Zellverfolgung, Advektionskorrektur

Kalibrierung mit Hagelbeobachtungen

geogr. Länge (°)

geog

r. Br

eite

(°)

Höh

e

28. Juli 2013

Proxy II: Radar-Reflektivität

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Radar-basierte Hagelklimatologie

Anzahl Tage mit Hagelsignal (2D/3D Radar Reflektivität) (Fluck, 2017; Schmidberger, 2017)

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Deutschland 2005-2015

Frankreich 2005-2014

Ursachen der räumlichen Variabilität?

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Hagelhäufigkeit vs. Orografie Strömungsdynamik: Umströmungsregime, Strömungskonvergenz bodennah

Froude Zahl Fr

rela

tive

Häu

figke

it in

%

HNUFr =

(Kunz and Puskeiler, MZ, 2010)

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Histogramm Fr an Hageltagen SW

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Hagelhäufigkeit vs. Orografie Semi-idealisierte COSMO-DE Simulationen Initialisierung: mittleren Umgebungs- bedingungen an Hageltagen (Fr ~ 0.6)

Strömungskonvergenz Konvektive verfügbare Energie CAPE

CON

12. April 2017 Hagelrisiko in Deutschland kunz@kit.edu

(Köbele, 2014)

DIV

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Umgebungsbedingungen Zusammenhang Hagelzüge und Hagelkorndurchmesser?

12. April 2017 Hagelrisiko in Deutschland kunz@kit.edu

(Baumstark, 2017)

Zuordnung Hagelbeobachtungen ESWD und radar-detektierte Zugbahnen

14

12

10

8

6

4

2

Dur

chm

esse

r D in

cm

14

12

10

8

6

4

2

Dur

chm

esse

r D in

cm

<25 25-50 50-100 100-150 >150 Länge in km

-45 -75 -105 -135 -165 -195 -225 -255 -285 -315 -345 -15 Zugrichtung in °

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Hagelrisiko in Deutschland kunz@kit.edu 12. April 2017

Umgebungsbedingungen Hagelzüge Composite Lifted Index als fkt(L, D)

Hag

elko

rndu

chm

esse

r (E

SW

D)

Länge Zugbahn

< 3 cm 3-4 cm ≥ 5 cm

< 50 km 50-100 km > 100 km

8

0

-8

K

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Umgebungsbedingungen Hagelzüge Composite Windscherung 0-6 km als fkt(L, D)

Länge Zugbahn

Hag

elko

rndu

chm

esse

r (E

SW

D)

< 3 cm 3-4 cm ≥ 5 cm

< 50 km 50-100 km > 100 km

20

10

0

m s-1

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Umgebungsbedingungen Zusammenhang Hagelzüge und Kaltfronten?

12. April 2017 Hagelrisiko in Deutschland kunz@kit.edu

(Baumstark, 2017)

Kaltfronten 2005-2014 ERA-Interim-Reanalysen (Schemm et al., 2015)

Thermodyn. Frontenparameter

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Umgebungsbedingungen Zusammenhang Hagelzüge und Kaltfronten?

12. April 2017 Hagelrisiko in Deutschland kunz@kit.edu

Anteil frontaler Hagelzüge pro 0.5° x 0.5° ERA-Interim-Reanalysen / Radarzugbahnen

(Baumstark, 2017)

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Hagel in Europa - ein unterschätztes Risiko kunz@kit.edu 21.12.2015

Risikoschätzung: CAT-Modeling Hagelrisikomodelle für Versicherungswirtschaft

Risiko = Gefährdung x Exposition x Vulnerabilität

Ereigniskatalog

Stoch. Modellierung z.B. 10 000 Jahre

Intensität

Sch

aden

grad

Portfolio

10%

Schadenfunktion

Portfolio, Objektdaten

(Daniell, 2013)

Ere

igni

ssch

aden

in €

PML200

10-1 100 101 102 103 Wiederkehrperiode in Jahren

Risiko: wahrscheinlicher Höchstschaden

Stationarität oder Trend

(Klimawandel)?

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Zeitliche Änderung Schwergewitter

Erwärmung (Klimawandel)

Erhöhte Verdunstung

Zunahme Konvektionsenergie

Zunahme Häufigkeit / Intensität Gewitter

Dynamik, Wetterlage

?

?

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Konvektions- / Gewitterpotential in Europa Lineare Trends 90% Perzentile konvektionsrelevanter Parameter

Zunahme Konvektionsenergie v.a. durch Zunahme Feuchte Radiosonden: 1978-2009

(Mohr and Kunz, ARE, 2013)

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Perzentile aus Gamma- / Weibull-Verteilung Eliminierung Autokorrelation: trend-free pre-whitening

Institut für Meteorologie und Klimaforschung Department Troposphärenforschung (IMK-TRO)

Logistische Regression Logistisches Hagelmodel LHM

Potential Hail Index (PHI)

mit

Statistisches Hagelmodell

Mohr, Kunz, and Keuler, JGR, 2015) (Mohr, Kunz, and Geyer, GRL, 2015

SLI: Lifted Index Tmin: Min. Temp. 2 m T2m: 12 UTC Temp. 2 m oWL: objektive Wetter- lagen

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Hagelrisiko in Deutschland kunz@kit.edu 12. April 2017

Hagelpotential in Europa (1951-2010) Logistisches Hagelmodell

1951-2000

Reanalysis, driven by NCEP–NCAR 1 (@ HZG)

II decr

ease

in

crea

se

(Mohr, Kunz and Geyer, GRL, 2015)

not significant

Trend Mittel

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Hagelpotential in Europa (1951-2010) Logistisches Hagelmodell

(Mohr, Kunz and Geyer, GRL, 2015)

1951-2000

Reanalysis, driven by NCEP–NCAR 1 (@ HZG)

II

Mittel

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Hagelpotential Zukunft

Mini-Ensemble basierend auf 7 RCM (@ IMK) (verschiedene SRES, Realisierungen, RCM)

2021-2050 vs 1971-2000

Hagelrisiko in Deutschland kunz@kit.edu 12. April 2017

(Mohr, Kunz, und Keuler, JGR, 2015)

Abna

hme

Z

unah

me

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Schlussfolgerungen Schadenpotentiale durch Schwergewitter regional erheblich; Größter mittlerer Jahresschaden bei Gewittern durch Hagel

Abschätzung Hagelgefährdung aus Fernerkundungsdaten physikalisch plausibel und robust

− Radar-Daten (2D/3D), Satelliten IR Wolkenoberfläche (OT)

Hohe räumliche Variabilität Gewitter-/Hagelgefährdung, v.a. durch

− Orografie (Maxima bevorzugt stromab der Mittelgebirge)

− Klimatologie (v.a. Stabilität, Wetterlagen, Fronten)

Zunahme Gewitter-/Hagelpotential in Vergangenheit und nahen Zukunft. Änderungssignale aber oft statistisch nicht signifikant!

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