A new validation scheme for the evaluation of multiparameter fields

On the basis of an extended cluster analysis algorithm, we present a new validation method for the evaluation of simulation experiments characterized by more than one parameter. This method allows the assessment of any parameter combination in space and time. As an example for the effectiveness of the algorithm, the results of two regional climate model runs and observational data have been tested and interpreted

Projections of global warming-induced impacts on winter storm losses in the German private household sector

We present projections of winter storm-induced insured losses in the German residential building sector for the 21st century. With this aim, two structurally most independent downscaling methods and one hybrid downscaling method are applied to a 3-member ensemble of ECHAM5/MPI-OM1 A1B scenario simulations. One method uses dynamical downscaling of intense winter storm events in the global model, and a transfer function to relate regional wind speeds to losses. The second method is based on a reshuffling of present day weather situations and sequences taking into account the change of their frequencies according to the linear temperature trends of the global runs. The third method uses statistical-dynamical downscaling, considering frequency changes of the occurrence of storm-prone weather patterns, and translation into loss by using empirical statistical distributions. The A1B scenario ensemble was downscaled by all three methods until 2070, and by the (statistical-) dynamical methods until 2100. Furthermore, all methods assume a constant statistical relationship between meteorology and insured losses and no developments other than climate change, such as in constructions or claims management. The study utilizes data provided by the German Insurance Association encompassing 24 years and with district-scale resolution. Compared to 1971–2000, the downscaling methods indicate an increase of 10-year return values (i.e. loss ratios per return period) of 6–35 % for 2011–2040, of 20–30 % for 2041–2070, and of 40–55 % for 2071–2100, respectively. Convolving various sources of uncertainty in one confidence statement (data-, loss model-, storm realization-, and Pareto fit-uncertainty), the return-level confidence interval for a return period of 15 years expands by more than a factor of two. Finally, we suggest how practitioners can deal with alternative scenarios or possible natural excursions of observed losses

Hantaviren und Nagetiere in Deutschland: Das Netzwerk „Nagetier-übertragene Pathogene”

ZusammenfassungHantavirus-Infektionen sind in Deutschland seit etwa 25 Jahren bekannt. Die durchschnittliche Antikörperprävalenz in der Bevölkerung liegt bei ca. 1 bis 2%. Nach Einführung der Meldepflicht im Jahr 2001 sind jährlich durchschnittlich etwa 70 bis 240 Fälle gemeldet worden. Im Jahr 2005 und insbesondere im Jahr 2007 ist jedoch ein deutlicher Anstieg der Zahl der gemeldeten Fälle registriert worden. Die am meisten betroffenen Regionen lagen in den Bundesländern Baden-Württemberg, Bayern, Nordrhein-Westfalen und Niedersachsen. Im Gegensatz zur gut dokumentierten Situation beim Menschen ist die Kenntnis der geografischen Verbreitung und Häufigkeit von Hantavirus-Infektionen in den Nagetier-Reservoiren und deren Schwankungen sehr begrenzt. Aus diesem Grund wurde in Deutschland das Netzwerk „Nagetier-übertragene Pathogene“ etabliert, das interdisziplinäre Untersuchungen zur Nagetier-Populationsdynamik, Prävalenz und Evolution von Hantaviren und anderen Nagetier-assoziierten Zoonoseerregern und den zugrunde liegenden Mechanismen sowie deren Auswirkungen auf die Häufigkeit humaner Infektionen erlaubt. Ein Monitoring von Hantaviren in Nagetieren wurde in Endemiegebieten (Baden-Württemberg, Bayern, Nordrhein-Westfalen, Niedersachsen) und Regionen mit einer geringen Zahl humaner Fälle (Mecklenburg-Vorpommern, Brandenburg, Sachsen, Sachsen-Anhalt, Thüringen, Schleswig-Holstein, Hessen, Rheinland-Pfalz) initiiert. Insgesamt wurde eine breite geographische Verbreitung des Puumalavirus (PUUV) in Rötelmäusen und des Tulavirus in Microtus-Mäusen dokumentiert. Dobrava-Belgrad-Virus-positive Apodemus-Mäuse wurden bisher ausschließlich in Brandenburg, Mecklenburg-Vorpommern und Niedersachsen gefunden. In den Hantavirus-Ausbruchsgebieten in Baden-Württemberg, Bayern, Nordrhein-Westfalen und Niedersachsen wurde bei Rötelmäusen eine hohe PUUV-Prävalenz beobachtet. Initiale Longitudinalstudien in Nordrhein-Westfalen (Stadt Köln), Bayern (Niederbayern) und Niedersachsen (ländliche Region bei Osnabrück) zeigten ein stabiles Vorkommen des PUUV in den Rötelmaus-Populationen. Neben den Untersuchungen zu Hantaviren ist auch mit Studien zum Vorkommen von anderen Nagetier-assoziierten Zoonoseerregern begonnen worden. Die begonnenen Longitudinalstudien werden Schlussfolgerungen zur Evolution von Hantaviren und anderen Nagetierassoziierten Erregern und zu Veränderungen in deren Häufigkeit und Verbreitung ermöglichen. Diese Untersuchungen werden zukünftig eine verbesserte Risikoabschätzung für die Gefährdung der Bevölkerung ermöglichen, die auch die möglichen zukünftigen Klimawandel-bedingten Veränderungen in der Epidemiologie Nagetier-assoziierter Zoonoseerreger berücksichtigt

Changes in the variability and periodicity of precipitation in Scotland

This paper analyses the temporal and spatial changes in the amount and variability of rainfall in Scotland. The sequential Mann–Kendall test reveals that total annual precipitation has increased across Scotland since the 1970s with increasing trends in variability beginning between the mid-1960s and the mid-1970s. Whilst temporally consistent increasing trends in precipitation totals prevail in the West, many weather stations in the East have experienced subsequent trend turning points in the following two decades, explaining the larger magnitude of the trends in western Scotland in recent decades. Trend analyses on six measures of rainfall variability indicate an increase in rainfall variability during the period 1961–2000, as measured by the intra-annual variance, the winter to summer precipitation ratio and the annual cumulative sum range, with decreasing trends observed in the number of dry days. Periodicities associated with the North Atlantic Oscillation and the Atlantic Multidecadal Oscillation could explain the observed temporal variability of rainfall

Untersuchungen zur Verwendung von Ergebnissen verschiedener Klimamodelltypen als Antrieb in Ökosystemmodellen : Abschlußbericht zum Forschungsprojekt

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Cluster analysis results of regional climate model simulations in the PIDCAP period

On the basis of an extended cluster analysis algorithm, a new validation method is presented for the quality control of climate model simulation results. To test the method, a comparison of four climate model simulation runs was carried out, comprising on the one hand results of the non-hydrostatic model (LM) of the German Weather Service (DWD) and on the other hand results of a hydrostatic model (REMO) of the Max-Planck-Institute for Meteorology, Hamburg (MPI). The results of the cluster analysis show that the method is suitable to describe the differences between reference and simulation data in space and time