Abstract iii Zusammenfassung v 1 Introduction 1 1.1 Objectives of the Thesis .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.2 Outline of the
Thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2
Projected Changes in European Winter Storm Climate 9 2.1 Introduction and
Current State of Research . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.2 Data and
Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2.1
Reanalysis Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2.2 Global Climate Model Output . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2.3 Wind Field Tracking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12 2.2.4 Storm Severity Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . 13 2.2.5 Extreme Value Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . 15 2.3 Recent and Future Winter Storm Frequency . . . . . . . . . . . .
. . . . . 20 2.3.1 Statistical Uncertainty and Natural Variability . . . . . .
. . . . . 24 2.3.2 Scenario Uncertainty . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . 25 2.3.3 Model Uncertainty . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . 27 2.4 Intensities of Recent and Future Winter Storms . . . .
. . . . . . . . . . . 30 2.4.1 Statistical Uncertainty . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . 35 2.4.2 Scenario Uncertainty . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . 36 2.4.3 Model Uncertainty . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.5 Summary and Discussion . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 3 Mechanisms Related to Changes in
European Winter Storm Climate 45 3.1 Introduction and Current State of
Research . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 3.2 Data and Methods . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 3.2.1 Reanalysis Data . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 3.2.2 Global Climate
Model Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 3.2.3 Assessment of
the North Atlantic Oscillation . . . . . . . . . . . . 48 3.2.4 Eady Growth
Rate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 3.2.5 Hadley
Cell Characteristics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 3.3
Changes in the North Atlantic Oscillation (NAO) . . . . . . . . . . . . . . 50
3.3.1 The NAO in Historical and Recent Climate . . . . . . . . . . . . . 50
3.3.2 Future Changes in the NAO Strength . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.3.3 Changes in the NAO Shape . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.4 Changes in Baroclinicity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . 54 3.4.1 Zonal Mean Eady Growth Rate . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . 54 3.4.2 Changes in North Atlantic Eady Growth Rate . . . . . . . . . . .
55 3.4.3 Relation to the NAO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. 56 3.5 NAO Influences on European Winter Storms and their Impacts . . . . .
. 57 3.5.1 Dependence of Winter Storm Frequency on the NAO . . . . . . . . 57
3.5.2 Dependence of Storm Damages on the NAO Phase . . . . . . . . . 59 3.6
Tropical Origins of Changes in the North Atlantic Oscillation . . . . . . . 62
3.6.1 Assessment of Hadley Circulation Changes . . . . . . . . . . . . . 62
3.6.2 The Influence of the Hadley Circulation on the NAO . . . . . . . . 64
3.6.3 A Rossby Wave Interpretation of the NAO . . . . . . . . . . . . . 68 3.7
Summary and Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
72 4 Estimation of Impacts for Future Winter Storms 77 4.1 Introduction . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 4.2 Current
State of Research . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 4.3
Data and Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
82 4.3.1 Insurance Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . 82 4.3.2 Reanalysis Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . 83 4.3.3 Regional Climate Model Data . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . 83 4.3.4 Wind Field Tracking for High Resolution Model Output . . . . .
. 84 4.4 Modeling of Storm Damages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . 85 4.4.1 Basic Loss Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . 85 4.4.2 High-Resolution Refinement of the Storm Loss Model . . .
. . . . 86 4.4.3 Optimization of Storm Damage Model . . . . . . . . . . . . .
. . . 88 4.5 Uncertainties in Regional Loss Projections . . . . . . . . . . .
. . . . . . . 91 4.5.1 Historical Losses . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . 92 4.5.2 Modeling Losses under Recent Climate Conditions . .
. . . . . . . 94 4.5.3 Future Changes in Losses . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . 95 4.5.4 Uncertainties on Derived Changes . . . . . . . . . .
. . . . . . . . 96 4.6 Assessment of Dynamical Downscaling Uncertainties . . .
. . . . . . . . . 99 4.6.1 Ensemble Generation Technique . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . 100 4.6.2 Comparison of GCM and RCM . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . 102 4.6.3 Deriving Uncertainties in Modeled Storm Impacts . . .
. . . . . . 104 4.6.4 Implications for Climate Change Assessment . . . . . . .
. . . . . 106 4.7 Estimates of Return Values for Loss Intensive Winter Storms
. . . . . . . 106 4.7.1 Return Values of Historical Winter Storms . . . . . .
. . . . . . . 106 4.7.2 Quantification of Uncertainties . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . 110 4.7.3 Derived Climate Change Signal and its
Uncertainties . . . . . . . . 117 4.8 Summary and Discussion . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 5 Synthesis 125 Bibliography 131 A
Supplementary Material 145 Acknowledgement 153The large scale fields of severe winds associated with deep extra tropical
cyclones pose severe risks to society and economy by damaging both natural and
man-made structures over vast areas. This work addresses anthropogenic changes
in the frequency and intensity of European winter storm events, their
potential impacts as well as the mechanisms related to such changes. On the
basis of global climate projections it is found, that severe wind storms over
the North Atlantic are generally decreasing in terms of their frequency,
however on a band across the North Atlantic and parts of Europe increased
frequency of severe storms is identified in connection with increases in their
intensities. Changes are consistently identified amongst multiple model
projections and for different scenarios on future greenhouse gas emission. The
strength of identified changes is however found to depend on the scenario and
particularly on the considered climate model. For central Europe, increases in
frequency towards the end of the 21st century are identified under SRES-A1B
conditions, ranging between -11% and +44% and an ensemble average of 21%. In
terms of intensity, storms affecting central Europe occurring once a year are
found to increase in strength by about +30%, with individual models projecting
changes between -28% and up to +96%. Considerable robustness of results is
found, with 7 out of 8 simulations projecting both increased frequency and
intensity of winter storms affecting central Europe. With respect to
underlying mechanisms for these changes, the relation to projected changes in
the North Atlantic Oscillation (NAO), as well as changing baroclinic
conditions of the atmosphere are investigated. It is found that the NAO
undergoes fundamental changes with respect to both its phase as well as its
shape. Consistent to diagnosed changes in storm frequency, the NAO is found
shifting towards a more positive phase with its action centers shifting in
north-eastward direction, which is related to more favorable growth conditions
for cyclones over eastern parts of the North Atlantic and central Europe. The
tropical influence on projected changes in the European storm climate are
investigated by addressing the relation between the tropical Hadley
circulation and the NAO, with a strong relation being identified between a
projected northward expansion of the Hadley cell and changes in the NAO.
Results from theoretical considerations, interpreting the NAO as a
manifestation of a stationary Rossby wave induced by the overtopping zonal
winds above the Rocky Mountains, are found to be well aligned with the
projected eastward shift of the NAO action centers. Compared to changes in the
European storm climate on large scales, the assessment of trends in storm
related losses is associated with much larger uncertainty, which beside the
large statistical uncertainty result from multiple uncertainty sources along
the modeling chain. To quantify the uncertainty resulting from the dynamical
downscaling of general circulation model (GCM) output, a methodology has been
developed to generate high-resolution ensembles of potentially hazardous
storms identified in GCM output. A large source of uncertainty is related to
the modeling of local storm losses on the basis of near-surface wind gust
estimates. Deriving storm-loss transfer functions on district level yields the
advantage of including local differences in the vulnerability against severe
winds, however uncertainties on determined vulnerability parameters are shown
to be considerable. Grouping districts into larger regions is found to
significantly reduce the involved uncertainty, correspondingly reducing the
uncertainty inherent to future loss projections. Besides addressing single
sources of uncertainty, a methodology has been developed to derive cumulative
uncertainty ranges on estimates of future return levels and return periods
within an extreme value analysis framework. Results indicate, that under SRES-
A1B conditions, the accumulated German wide losses of a winter storm event
occurring once in 5 years increases towards the end of the 21st century by
about +30%, with an estimated uncertainty ranging between -5% and +87%.
Correspondingly, the return period of a 5 year event is found to decrease to
about 4.3 years with an uncertainty range between 3.7 to 5.2 years. Even
larger increases in losses and decreases in return periods can be identified
for events being even more infrequent, however associated with strongly
increasing uncertainties on these estimates. Based on transient regional
climate model (RCM) projections, German wide winter storm losses are found to
increase by about +14% towards the end of the 21st century under SRES-A1B
conditions, with individual RCM signals ranging between -14% and +39%, with 9
out of 12 models projecting increased losses. With respect to regional
differences in such trends, north-western parts of Germany are found to be
more affected with increases of up to 30% in ensemble average, while south-
eastern parts feature only moderate increases in losses by about 5%.Die zerstörerische Wirkung extremer Winde im Zusammenhang mit intensiven
extra-tropischen Zyklonen auf natürliche Ökosysteme und menschliche Strukturen
stellt eine ernsthafte Bedrohung für Gesellschaft und Wirtschaft dar. Diese
Arbeit untersucht anthropogene Änderungen in der Häufigkeit und Intensität
Europäischer Winterstürme, potentielle Auswirkungen sowie Mechanismen welche
im Zusammenhang zu diesen Änderungen stehen. Auf Basis globaler
Klimaprojektionen findet sich eine generelle Abnahme in der Häufigkeit von
Winterstürmen über dem Nordatlantik, wobei es auf einem Band über dem Nord
Atlantik und Teilen Europas zu einer Zunahme potentiell schadenrelevanter
Sturmsysteme kommt, verbunden mit einer Intensivierung dieser Systeme. Diese
Änderungen können dabei in Projektionen mit unterschiedlichen Globalmodellen
sowie für verschiedene Szenarien bzgl. zukünftiger Treibhausgasemissionen
identifiziert werden, wobei die Stärke der diagnostizierten Änderungen vom
untersuchten Szenario und vor allem vom untersuchten Modell abhängt. Für
Zentraleuropa kann für das Ende des 21. Jahrhunderts unter SRES-A1B
Bedingungen eine Änderung in der Häufigkeit von Sturmereignissen zwischen -11%
und +44% festgestellt werden, wobei das Ensemble Mittel eine Zunahme um 21%
zeigt. Darüber hinaus finden sich Änderungen in der Intensität einjährig
wiederkehrender Winterstürme in Zentraleuropa, welche einer Zunahme um +30%
entsprechen, wobei individuelle Modellläufe Änderungen zwischen -28% und +96%
projizieren. Die Robustheit der Ergebnisse wird dadurch unterstrichen, dass 7
von 8 Simulationen eine Zunahme in sowohl der Häufigkeit als auch Intensität
von Winterstürmen in Zentraleuropa projizieren. Im Hinblick auf
zugrundeliegende Mechanismen wird in der Arbeit sowohl die Beziehung zu
Änderungen in der Nord Atlantischen Oszillation (NAO), sowie die Änderung in
den baroklinen Eigenschaften der Atmosphäre untersucht. Dabei können
fundamentale Änderungen der NAO identifiziert werden, sowohl bezüglich ihrer
Phase als auch ihrer Form. Konsistent zu den Änderungen in der Sturmhäufigkeit
findet sich eine Verschiebung hin zu positiveren Phasen der NAO, wobei sich
ihre Aktionszentren in nordöstliche Richtung verschieben, welches mit
günstigeren Wachstumsbedingungen für Zyklonen über dem östlichen Nordatlantik
und über Europa einhergeht. Ein tropischer Einfluss auf Änderungen im
Europäischen Sturmklima wird untersucht, indem eine Beziehung zwischen
Eigenschaften der Hadley Zirkulation und der NAO hergestellt wird. Dabei
findet sich ein enger Zusammenhang zwischen einer nordwärts Ausdehnung der
Hadley Zelle und den projizierten Änderungen der NAO. Theoretische
Betrachtungen der NAO als Ausprägung einer stationären Rossby Welle, induziert
durch die zonale Anströmung der Rocky Mountains können dabei in Einklang
gebracht werden mit der diagnostizierten ostwärts Verschiebung der NAO
Aktionszentren. Im Vergleich zu großskaligen Änderungen im Europäischen
Sturmklima unterliegt die Abschätzung von Trends in sturminduzierten Schäden
deutlich größeren Unsicherheiten, welche neben großen statistischen
Unsicherheiten auf eine Reihe von Unsicherheitsquellen in der Modellkette
zurückzuführen sind. Um die Unsicherheiten der dynamischen Regionalisierung
globaler Klimamodelle (GCM) zu quantifizieren, wurde eine Methodik entwickelt
um hochaufgelöste Ensemble Simulationen potentiell schadenrelevanter
Sturmereignisse zu generieren. Eine große Unsicherheitsquelle stellt außerdem
die Modellierung lokaler Sturmschäden auf Basis bodennaher Winden dar.
Sturmschaden-Transferfunktionen können dabei auf Landkreisebene abgeleitet
werden, mit dem Vorteil, dass lokale Vulnerabilitäten bzgl. extremer Winde
abgebildet werden. Dabei entstehen jedoch große Unsicherheiten auf abgeleitete
Modellparameter. Durch Zusammenfassen von Landkreisen zu größeren Regionen
können diese signifikant reduziert werden, wodurch eine entsprechende
Reduktion der Unsicherheit auf projizierte Schäden erreicht wird. Um die
separat quantifizierten Unsicherheitsquellen zu Gesamtunsicherheiten zu
integrieren, wurde ein Verfahren entwickelt um die kumulativen
Unsicherheitsspannen auf abgeleitete Wiederkehrniveaus und Wiederkehrperioden
im Rahmen der Extremwertstatistik zu berechnen. Dabei zeigen die Ergebnisse,
dass unter SRES-A1B Bedingungen der Deutschlandweite Schaden von Winterstürmen
mit einer Wiederkehrperiode von 5 Jahren um etwa +30% zunimmt, mit einer
Unsicherheitsspanne zwischen -5% und +87%. Entsprechend reduzieren sich die
Wiederkehrperioden von 5 Jahren auf etwa 4.3 Jahre, mit einer
Unsicherheitsspanne zwischen 3.7 und 5.2 Jahren. Für seltenere Ereignisse
finden sich sogar stärkere Zunahmen in Schäden und entsprechend Abnahmen in
den Wiederkehrperioden, wobei diese Abschätzungen mit deutlich größeren
Unsicherheiten behaftet sind. Auf Basis transienter regionaler
Klimaprojektionen findet sich eine Zunahme Deutschlandweiter Schäden um +14%
zum Ende des 21. Jahrhunderts unter SRES-A1B Bedingungen, wobei die Signale
individueller Projektionen zwischen -14% und +39% liegen und 9 von 12
Modellsimulationen eine Zunahme projizieren. Im Hinblick auf regionale
Unterschiede in diesem Trend, findet sich eine stärkere Betroffenheit der
nordwestlichen Regionen Deutschlands mit einer Zunahme der Sturmschäden um
etwa 30% im Ensemble Mittel. Für südwestliche Regionen hingegen finden sich
nur moderate Änderungen der Schäden um etwa +5%
