BOKU-Met - Startclim 4 Project

In Startclim.4 a new method was developed for the diagnosis of extreme events from large-scale meteorological fields. The data basis comprised the 15-year re-analysis of the ECMWF (used for calculating back trajectories) and daily precipitation sums of 132 climate stations in Austria. The period covered is 1979 to 1983.

The main tool applied was clustering. For this purpose, existing methods were further developed and a promising new clustering procedure was thus created.

First, the stations were grouped into seven regions with similar precipitation series. For each day and each region the area mean of the precipitation was calculated. As extreme events to be studied, cases with daily precipitation sums exceeding the 98th percentile of the respective region were considered.

In order to identify synoptic situations prone to heavy precipitation, a combination of the horizontal position during the last 24 h of trajectories near ground and in the mid-troposphere at different times of the day and arrival points proved optimal. In addition, potential vorticity at one grid point was considered.

With the clustering procedure, seven synoptic patterns were identified which are characteristic for the heavy precipitation events in Austria. They differ considerably with respect to frequency and regional impacts. For example, the ``Suedstau'' pattern causes heavy precipitation primarily in the southwest of Austria, while in Western and Southeastern Austria one quarter of the heavy precipitation cases are due to this pattern. On the other hand, the weak-gradient ``Vorderseite'' pattern is not only rather frequent, it is also able to cause heavy precipitation in all of Austria, totally almost 50% of all cases. The so-called Vb pattern is, as expected, responsible mainly for heavy precipitation in the East and North of Austria.

Zusammenfassung

In StartClim.4 wurde eine neue Methode zur Diagnose von Extremereignissen aus großräumigen meteorologischen Feldern entwickelt. Als Datenbasis dienten die 15-Jahre-Reanalyse des EZMW (mit deren Hilfe Rückwärtstrajektorien berechnet wurden) und tägliche Niederschlagssummen an 132 Klimastationen Österreichs. Der überdeckte Zeitraum ist 1979 bis 1983.

Als Werkzeug wurde hauptsächlich das Clusterungsverfahren angewendet. Dazu wurden bestehende Methoden weiterentwickelt und so ein vielversprechendes neues Verfahren geschaffen.

Zunächst wurden die Stationen in sieben Regionen mit ähnlichen Niederschlagsverläufen eingeteilt.Für jeden Tag und jede Region wurde das Flächenmittel des Niederschlags gebildet. Als zu untersuchende Extremereignisse wurden Fälle mit Tagesniederschlagssummen über dem 98. Perzentil für die jeweilige Region betrachtet.

Zur Identifikation von starkniederschlagsträchtigen Wetterlagen erwies sich eine Kombination aus der horizontalen Position der letzten 24 h von Trajektorien in Bodennähe und der mittleren Troposphäre zu verschiedenen Tageszeiten und von zwei verschiedenen Ankunftspunkten als optimal. Zusätzlich wurde noch die potentielle Vorticity an einem Gitterpunkt berücksichtigt.

Mithilfe des Clusterungsverfahrens ergeben sich daraus sieben Wetterlagen, die für die Starkniederschlagsereignisse in Österreich typisch sind. Sie unterscheiden sich beträchtlich hinsichtlich ihrer Häufigkeit und ihrer regionalen Auswirkungen. So führt z. B. die Südstau-Lage primär in der Südstau-Region zu hohen Niederschlagswerten, wobei auch im Südosten und Westen Österreichs noch ein Viertel der Starkniederschlagsfälle von solchen Lagen verursacht werden. Andererseits ist die gradientschwache Vorderseite nicht nur sehr häufig, sie kann auch in ganz Österreich Starkniederschläge verursachen, insgesamt fast die Hälfte aller Fälle. Die Vb-Lage ist erwartungsgemäss vor allem für die Starkniederschläge in der Ostregion und der Region Wald- und Mühlviertel verantwortlich.

Institute of Meteorology
Environmental Meteorology

Startclim.4 (in Startclim 2003): Development of a method to predict the occurrence of extreme events from large-scale meteorological fields (re-analyses and GCMs)

Abstract:

Zusammenfassung

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Publications:

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