Description: Das Projekt "CARLOFFF2: Konvektive Ereignisse: Verbindung von Radar basierten Deskriptoren und Schäden durch Sturzfluten" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Potsdam, Institut für Umweltwissenschaften und Geographie, Lehrstuhl für Hydrologie und Klimatologie durchgeführt. ClimXtreme 2 fokussiert auf die Frage, wie der Klimawandel extreme Wetterereignisse verändert, und soll eine Wissensbasis schaffen, mit deren Hilfe Entscheidungsträger und Gesellschaft ihre Reaktion auf veränderte Auswirkungen planen können. Diese Auswirkungen stehen in Modul C im Vordergrund. Dabei spezifiziert das Teilprojekt CARLOFFF diese Fragestellungen für konvektive Starkregenereignisse. Diese treten in ganz Mitteleuropa auf und gehören hier zu den schadensträchtigsten Naturgefahren: Durch mesoskalige Abflusskonzentration verursachen sie Sturzfluten; in urbanen Räumen entsteht die Überflutung durch die kleinräumige Akkumulation von Oberflächenabfluss. In der ersten Phase von ClimXtreme wurde im Projekt CARLOFFF erstens die Beziehung zwischen hydrometeorologischen Merkmalen von Starkregenereignissen (auf Basis des CatRaRE-Katalogs) und beobachteten Impakts (auf Basis der HiOS-Datenbank) untersucht. Darauf basierend wurden zweitens impaktrelevante Starkregenereignisse als Überschreitung von Schwellenwerten des Weather Extremity Indexes definiert, das Auftreten dieser Ereignisse mittels Machine Learning (ML) in Bezug zum großräumigen Zustand der Atmosphäre gesetzt und dann auf Grundlage der ML-Modelle zukünftige Änderungen der Häufigkeit projiziert. Der zweite Aspekt soll in ClimXtreme 2 vertieft und erweitert werden: (i) Die ML-Modelle sollen für unterschiedliche Teilregionen Deutschlands sowie für unterschiedliche Ereignismagnituden trainiert werden, um genauer auf die Informationsbedürfnisse von Stakeholdern im Starkregenrisikomanagement einzugehen; (ii) Die Unsicherheiten in Bezug auf das Modelltraining und die Projektion sollen reduziert und relevante Unsicherheitsquellen systematisch erfasst werden, sowohl in Bezug auf die zugrundeliegenden Klimamodelle als auch bzgl. der statistischen (ML) Modelle. Die Ergebnisse sollen im Austausch mit Stakeholdern, u.a. dem Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft (GDV) erörtert und kommuniziert werden.
SupportProgram
Origin: /Bund/UBA/UFORDAT
Tags: Potsdam ? Sturzflut ? Klimatologie ? Radar ? Überschwemmung ? Oberflächenabfluss ? Statistisches Modell ? Starkregen ? Mitteleuropa ? Interessenvertreter ? Klimamodell ? Künstliche Intelligenz ? Umweltwissenschaft ? Klimafolgen ? Extremwetter ? Naturgefahr ? Starkregenvorsorge ? Anreicherung ? Atmosphäre ? Hydrologie ? Schwellenwert ? Urbaner Raum ? Wetter ? Versicherungswirtschaft ?
Region: Brandenburg
Bounding boxes: 13.01582° .. 13.01582° x 52.45905° .. 52.45905°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Time ranges: 2023-09-01 - 2026-09-30
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