API src

Found 2021 results.

Similar terms

s/precipitationamount/precipitation amount/gi

Forschergruppe (FOR) 2416: Space-Time Dynamics of Extreme Floods (SPATE), Teilprojekt: Hydrologie extremer Hochwasser - Ereignisanalysen

In den letzten zwei Jahrzehnten ereigneten sich in Deutschland und Österreich eine Reihe extremer Hochwasser, die mit den größten derartigen Ereignissen seit Beginn der systematischen Abflussbeobachtungen zu Beginn des 20. Jahrhunderts vergleichbar waren, oder diese sogar in ihrer Größe überschritten. Derartige Rekordhochwasser unterscheiden sich in mehrfacher Hinsicht von kleineren Hochwasserereignissen. Das Ausmaß, die Dauer und die räumliche Ausdehnung eines extremen Hochwassers werden von einer Reihe von Faktoren (beispielsweise durch den Niederschlag und seine räumliche und zeitliche Verteilung, den Vorfeuchtebedingungen und den Einzugsgebietseigenschaften wie Flächennutzung, Böden, Flussnetzen und anderen) gesteuert. Das Zusammenwirken des Regens in seiner ereignisspezifischen räumlichen und zeitlichen Verteilung mit der Bodenfeuchte ist oft der auslösende Faktor, da es eine extreme Abflussbildung bedingt. Sobald eine Hochwasserwelle sich im Flussnetz stromabwärts bewegt, wird ihr weitere Verlauf durch die Wechselwirkungen zwischen der Abflussbildung in den verschiedenen Teilbereichen des Einzugsgebietes, der Überlagerung von Hochwasserwellen aus Zuflüssen und den zur Verfügung stehenden Retentionsvolumina in den Überschwemmungsgebieten bestimmt. Welche Kombinationen dieser Faktoren extreme Hochwasserereignisse bedingen, stellt eine wichtige und interessante hydrologische Frage dar. Oft werden nur einige dieser Faktoren die Hochwasserentstehung dominieren und selten werden alle diese Faktoren gleichzeitig im Bereich ihres Maximums auftreten. Große Realisierungen einiger Wirkungsfaktoren reichen aber in der Regel aus, um extreme Hochwasserereignisse zu bedingen. In diesem Projekt werden diese Faktoren und deren Kombinationen im Rahmen einer detaillierten Analyse von extremen Hochwasserereignissen in verschiedenen Regionen Deutschlands und Österreichs untersucht. Aus der Anwendung eines einheitlichen analytischen Rahmens sind weitergehende Einblicke in den Hochwasserentstehungsprozess zu erwarten. Die Ergebnisse der Ereignisanalysen können durch regionalen Vergleiche verallgemeinert werden. Die Erkenntnisse zur Steuerung der hydrologischen Prozesse der Hochwasserentstehung werden in einem neuen GIS-basierte deterministischen Modellen zusammengefasst, um so das Wissen über die Entstehung von extremen Hochwasserereignissen zu verallgemeinern und zu formalisieren.

Postprocessed daily regional climate projection data

postprocessed (downscaled an bias corrected) daily means of 2-meter-air-temperature, global radiation and daily amount of precipitation; based on regional climate projections; focussed on the period 1951-2100; gridded with 5 km horizontal spatial resolution; refers to Germany and hydrological catchment areas of Danube, Rhine, Elbe and Odra; was founded by KLIWAS (Impacts of climate change on Waterways and Navigation); provided by Department Climate and Environment Consultancy of Deutscher Wetterdienst

BSCALE: Downscaling von Niederschlag: Entwicklung, Kalibrierung und Validierung eines Bayes'schen probabilisitischen Ansatzes.

Downscaling von Atmosphärenmodellausgaben, insbesondere von Niederschlagsdaten, ist erforderlich um Variablen von der niedrigaufgelösten Skala des Modells zur Punktskala des Standortes hin zu transformieren, auf der die entsprechenden Variablen für praktische Anwendungen genutzt werden. Dazu gehören unter anderem, das Füllen von Datenlücken, hydrologische oder glaziologische Anwendungen, Klimaprognosen, Anwendungen in der Bewässerung oder Vorhersagen für Energieversorger. Statistisches Downscaling besteht darin, stochastische Beziehungen zwischen Beobachtungen oder Modellausgaben auf großer Skala, die als Prädiktoren dienen, und die an einem Standort zu schätzende Größe, dem Prädiktand, herzustellen. Die dazu angewandten Beziehungen sind häufig lineare Regressionen, es kommen aber auch nicht-lineare Transformationen, wie nicht-lineare Regressionen oder das Quantile-Matching zur Anwendung. In besagten Fällen wird ein stationärer, homoskedastischer Zusammenhang zwischen stochastischen Variablen angenommen, die zwar den bedingten Erwartungswert, aber nicht die Ränder der Verteilung, welche die meteorologischen Extreme abbilden, adäquat transformieren. Im vorliegendem Antrag wird ein probabilistischer Prozessor für das Downscaling von Niederschlagsdaten als Ansatz vorgeschlagen, der als bedingter Bayesscher Prozessor implementiert wird und die nicht-lineare Umformungen zwischen Prädiktoren von der Meso-Skala hin zur Skala eines Standortes unterstützt. In diesem Zusammenhang werden stochastische Zusammenhänge zwischen Prädiktoren und Prädiktanden im Gaußschen Raum modelliert. Die Methode ermöglicht es, mehrere Indikatoren innerhalb eines räumlichen Fensters von Modellzellen gleichzeitig zu verwenden, und kann auf die Anwendung von Prädiktoren, die von mehreren unterschiedlichen Vorhersagemodellen stammen, ausgeweitet werden. Durch die Anwendung multivariater abgeschnittener Normalverteilungen können auch heteroskedastische Beziehungen von stochastischen Variablen abgebildet, analytisch nach den Prädiktoren marginalisiert und anschließend in den Herkunftsraum zurücktransformiert werden. Das Downscaling der Schätzung des Prädikanten von der Skala der Modellzelle auf den Standort erfolgt anschließend mit Hilfe eines nicht-Markovschen, nicht-stationären stochastischen Wettergenerators. Sowohl der Bayessche Prozessor als auch der stochastische Wettergenerator müssen über ein ausreichend weites Zeitfenster anhand von Beobachtungsreihen und Simulationsergebnissen geeicht und validiert werden.

Nürnberg: Wöhrder Wiese, Niederschlag

Tägliche Messung Niederschlag in mm am Standort Wöhrder Wiese auf Jahresbasis

Nürnberg: Worzeldorf, Niederschlag

Tägliche Messung Niederschlag in mm am Standort Worzeldorf auf Jahresbasis

Nürnberg: Gebersdorf, Niederschlag

Tägliche Messung Niederschlag in mm am Standort Gebersdorf auf Jahresbasis

Nürnberg: Großgründlach, Niederschlag

Tägliche Messung Niederschlag in mm am Standort Großgründlach auf Jahresbasis

Nürnberg: Jakobplatz, Niederschlag

Tägliche Messung Niederschlag in mm am Standort Jakobplatz auf Jahresbasis

Nürnberg: Altenfurt, Niederschlag

Tägliche Messung Niederschlag in mm am Standort Altenfurt auf Jahresbasis

Nürnberg: Flughafen, Niederschlag

Tägliche Messung Niederschlag in mm am Standort Flughafen-Nürnberg auf Jahresbasis

1 2 3 4 5 … 201 202 203