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AP1A: Impaktmodellierung und risikobasierte Warnungen

AP1A

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Bildquelle: Pardowitz, T. et al. (2016): An analysis of uncertainties and skill in forecasts of winter storm losses, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 16, p. 2397.

In den vergangenen Jahrzehnten wurden die Wettervorhersagen kontinuierlich verbessert. Neben der reinen Wettervorhersage tritt mittlerweile auch die Vorhersage von Wetterauswirkungen immer mehr in den Vordergrund. Insbesondere bei extremen Wetterereignissen das Verständnis der Risiken und Auswirkungen der Ereignisse von besonderer Wichtigkeit, um relevante Handlungsanweisungen geben und erfolgreiche Schutzmaßnahmen einleiten zu können. Studien zeigen, dass die gemeinsame Übermittlung von Informationen über ein meteorologisches Ereignis und über die zu erwartenden Auswirkungen zu besseren Reaktionen der Warnungsempfänger führen kann (z. B. Weyrich et al. 2018).

Zur Abschätzung von Wetterauswirkungen trägt die Impaktmodellierung bei. Mit Hilfe von Impaktdaten und statistischen Methoden können die Auswirkungen meteorologischer Ereignisse quantifizieren werden. Im Rahmen von WEXICOM werden statistische Impaktmodelle für drei verschiedene Bereiche entwickelt: Sturmschäden an Wohngebäuden (Pardowitz et al. 2016), Auswirkungen extremer konvektiver Niederschlagsereignisse auf Feuerwehreinsatzzahlen (Pardowitz et al. 2017, 2018), sowie Wetterauswirkungen auf den Straßenverkehr und Verkehrsunfälle (Becker et al. 2020). Mit Hilfe dieser Impaktmodelle werden probabilistische Risikoindizes abgeleitet. Diese werden in Echtzeit-Vorhersagesystemen implementiert und von potentiellen Nutzern getestet. Impaktmodelle wie sie in WEXICOM entwickelt werden bilden die Grundlage für die Entwicklung von risiko-basierten Warnsystemen.

Des Weiteren wird im Rahmen von WEXICOM ein Netzwerk aus Internet-of-Things-basierten Messgeräten im Rahmen eines Citizen Science Projekts aufgebaut. Für dieses Netzwerk werden statistische Methoden zur Kalibrierung der Messgeräte entwickelt.