Was bringt die Zukunft?

                Szenario - Globalmodell - Regionalmodell

Die dimensionslose Skala von 0 bis 1 stellt die Gefährdung durch konvektive Wetterereignisse dar. Die konvektive Gefährdung setzt sich zu unterschiedlichen Anteilen aus dem allgemeinen Konvektionspotential, dem Starkniederschlagspotential, dem Sturzflutpotential, dem Blitzpotential und dem Hagelpotential zusammen. Die 0 steht dafür für die geringste und die 1 für höchste konvektive Gefährdung im simulierten Gesamtzeitraum von 1976 - 2100.

FAZIT

Die unmittelbaren Gefahren wie Hagel, Starkregen, Blitzschlag und Windböen sind verbunden mit lokalen Schäden wie Überschwemmungen, entwurzelte Bäume oder Stromausfälle, die sehr kostenintensiv und aufwändig in ihrer Beseitigung sind. Mit zunehmendem technischen Fortschritt und Vernetzungsgrad wird unsere Gesellschaft zudem auch immer anfälliger für Unterbrechungen im Elektrizitäts- und Kommunikationsnetz. In den kommenden Jahrzehnten muss von einem Anstieg der konvektiven Gefährdung für das Bundesland Thüringen ausgegangen werden. Diese Aussage ist robust. Die Größenordnung der Gefährdungszunahme und ihr räumliches Muster bleiben aber mit Unsicherheiten behaftet.

ZUM THEMA

Für die zukünftige Entwicklung von atmosphärischer Konvektion und deren Gefährdungspotential wurden zwei unterschiedliche Ansätze verwendet, um die Auswirkungen des Klimawandels auf dieses Phänomen zu untersuchen. Anwendung fand das Klimaszenario RCP8.5, da das Klimaänderungssignal dieses Konzentrationspfades die deutlichste Auswirkung auf die Entwicklung von Konvektion haben sollte. Für den ersten Ansatz wurden mit EC-Earth und MPI-ESM zwei globale Klimamodelle verwendet, für die ebenfalls Wetterlagen auf Tagesbasis berechnet wurden. Mit dieser Information konnte anschließend eine Methode entwickelt werden, welche die Bestimmung der räumlichen und zeitlichen Änderung des konvektiven Gefährdungspotentials in der Zukunft erlaubt. Hierfür wurde die wetterlagenabhängige Verteilung der konvektionsrelevanten Gefährdungsgrößen in Relation zur Änderung der gegenwärtigen und zukünftigen Wetterlagenstatistik für die Klimamodelle EC-Earth und MPI-ESM gesetzt. Beide Modelle zeigen eine deutliche Zunahme von feuchten Wetterlagen, die für die Beobachtungsdaten je nach Gefährdungsgröße einen Anteil um 90 % der Anzahl an Blitzen, Hagelzellkernen und konvektiven Starkniederschlagszellkernen erklären. Für den Zeitraum 2016-2045 erhöht sich der Anteil an feuchten Wetterlagen von etwa 50 % für den Kontrolllauf auf nun über 60 % und nimmt für den Zeitraum 2071-2100 weiter auf über 80 % zu. Die drei konvektiv aktivsten Wetterlagen SWAAF, SWZAF und SWZZF nehmen für diesen Zeitraum beispielsweise für EC-Earth um 32,2 % und für MPI-ESM um 30,3 % zu. Die Zunahme von feuchten und insbesondere konvektiv sehr aktiven Wetterlagen, die positiv mit der konvektiven Aktivität aus Beobachtungsdaten korrelieren, zeigt entsprechende Auswirkungen auf das Gefährdungspotential für die zukünftigen Zeiträume. Für die nahe Zukunft (2016-2045) zeigen beide Modelle eine leichte Zunahme der konvektiven Gefährdung, die sich für den Zeitraum 2071-2100 nochmals intensiviert. Räumlich zeigen beide Modelle die stärkste Zunahme der Gefährdung im Osten und Südosten Thüringens, während im Erfurter Raum die Gefährdung nur leicht zunimmt. Bei der Bewertung der Ergebnisse muss man berücksichtigen, auf welchen meteorologischen Grundlagen und statistischen Zusammenhängen die Methode basiert. Den größten Einflussfaktor für die Zunahme der Konvektion und des Gefährdungspotentials besitzt der Feuchteindex der objektiven Wetterlagenklassifikation. Es bestehen zwei Möglichkeiten, wie sich die Anzahl an feuchten Wetterlagen, erhöhen kann. Zum einen durch eine Änderung der Anströmungsrichtung, wenn Wetterlagen die Luftmassen mit einem höheren Feuchtegehalt nach Thüringen transportieren, sich in Zukunft häufen. Zum anderen kann eine allgemeine Erhöhung des Feuchtegehalts der Atmosphäre durch eine Erhöhung der Temperatur und damit verbundenen Erhöhung der Verdunstung verursacht werden. Die drastische Zunahme der Anzahl feuchter Tage in der Zukunft kann in diesem Zusammenhang nur durch letzteren Vorgang vollständig erklärt werden, da Tage mit Südwestlagen, die häufig feuchtere Luftmassen nach Thüringen transportieren, nur leicht zunehmen. Ein weiterer wichtiger Punkt ist das Fehlen einer zusätzlichen Information, um welchen Betrag sich das verfügbare Niederschlagswasser, als zugrunde liegende Information des Feuchteindex, erhöht. Feuchte Wetterlagen sind konkret Tage, an denen das verfügbare Niederschlagswasser über dem langjährigen Mittel von (1981-2000) liegt, ohne jedoch bestimmte Mengenangaben zu berücksichtigen. Der Zusammenhang zwischen dem verfügbaren Niederschlagswasser und dem Auftreten und der Intensität von Konvektion ist nicht linear. Es liegt somit nahe, dass die rein wetterlagen-basierten Gefährdungskarten eine Unterschätzung des Gefährdungspotentials für die Zukunft aufweisen.


Für den zweiten Ansatz zur Untersuchung des Gefährdungspotentials durch Konvektion in der Zukunft wurde mit COSMO-CLM ein regionales Klimamodell in die Studie miteinbezogen. Die verwendete räumliche Auflösung von ~1 km erlaubt konvektionsauflösende Simulationen und dadurch eine realistische Darstellung hochreichender Konvektion. Durch die vorgegebenen Randbedingungen des globalen Klimamodells EC-Earth erhält COSMO-CLM die entsprechenden atmosphärischen Grundzustände eines zukünftigen Klimaszenarios. Diese Änderungen haben direkten Einfluss auf die Simulation von atmosphärischer Konvektion und liefern somit einen völlig anderen Ansatz als der statistische Zusammenhang zwischen Beobachtungsdaten und Wetterlagen. Für die Auswahl der zu simulierenden Tage mit konvektiven Ereignissen wurde ein logistisches Regressionsmodell zur Vorhersage von zwei unterschiedlich definierten Extremereignissen verwendet. Angepasst wurde das Modell über Labilitätsindices und weitere meteorologische Parameter. Die Ergebnisse der Simulationen zeigen, dass COSMO-CLM in der Lage ist, die räumlich unterschiedlich ausgeprägten Verteilungsmuster konvektiver Zellen der beiden Gefährdungsszenarien zu simulieren. Ebenfalls stimmen die räumlichen Strukturen von EC-Earth angetriebenen Simulationen sowohl für den Kontrolllauf, als auch für die zukünftige Projektion mit Beobachtungen und ERA-Interim angetriebenen Simulationen gut überein. Diese Tatsache legt nahe, dass sowohl für den gegenwärtigen Zeitraum, als auch für die Zukunft die Auswahl von extremen Tagen eine ähnliche gute Trefferquote erzielt werden konnte. Obwohl der Kontrolllauf eine Unterschätzung der konvektiven Aktivität gegenüber ERA-Interim zeigt, ist eine Zunahme der drei aus den Simulationsergebnissen abgeleiteten konvektionsrelevanten Parametern für den Zeitraum 2071-2100 auszumachen. Dies trifft vor allem auf eine Erhöhung der mittleren täglichen Anzahl konvektiver Zellkerne zu. Die gebildeten Gefährdungskarten aus den Ergebnissen der COSMO-CLM Simulationen unterscheiden sich deutlich von denen der rein wetterlagen-basierten Gefährdung. Aufgrund der unterschiedlichen zugrunde liegenden Daten lässt sich die gegenwärtige Gefährdung der beiden Gefährdungskartenansätze nicht miteinander vergleichen. Dies trifft jedoch nicht auf die Zunahme der Gefährdung für die Zukunft zu. Hier kann unter Berücksichtigung der unterschiedlichen Datengrundlage (mit der Simulation von Extremereignissen durch COSMO-CLM und der Auswertung eines vieljährigen (langjährigen) Zeitraumes für den wetterlagen-basierten Gefährdungskartenansatzes) ein Vergleich gezogen werden. Die COSMO-CLM-basierten Gefährdungskarten zeigen hierbei eine vielfachte Zunahme der Gefährdung im Vergleich zum wetterlagen-basierten Ansatz. Neben der Wetterlagenänderung enthält der COSMO-CLM-basierte Gefährdungskartenansatz noch zusätzliche wichtige Kriterien. Wie bereits erwähnt kann COSMO-CLM das Klimaänderungssignal direkt auf die simulierte Konvektion umsetzen. Es kann somit vermehrt und intensivere Konvektion simuliert werden. Zusätzlich geht die Verdoppelung der extremen Tage in der Zukunft in den COSMO-CLM-basierten Ansatz ein. Hierbei muss man jedoch beachten, dass für diese Studie die Annahme zugrunde gelegt wurde, dass sich extreme und nicht extreme Tage mit konvektivem Gefährdungspotential strikt abgrenzen lassen. Realistischer sind jedoch fließende Übergänge solcher Tage, da auch weniger extreme Ereignisse immer noch ein gewisses Schadenspotential aufweisen. Außerdem wird die Änderung an extremen Tagen pro Wetterlage miteinbezogen, was ebenfalls einen Einfluss auf die Ergebnisse besitzt. Unter Beachtung der zuvor getroffenen Annahmen ist der COSMO-CLM-basierte Ansatz realistischer, da das regionale Klimamodell die nichtlineare Zunahme von Feuchte und Konvektion berücksichtigt.

Basierend auf den hier diskutierten Auswertungen, muss in den kommenden Jahrzehnten von einem Anstieg der konvektiven Gefährdung für das Bundesland Thüringen ausgegangen werden. Diese Aussage ist robust, da beide Gefährdungskartenansätze eine Erhöhung der Gefährdung zeigen. Die quantitative Ausprägung der Gefährdungszunahme ist und bleibt jedoch unsicher, da die Klimaprojektionen (hier mit den globalen Klimamodellen EC-Earth und MPI-ESM mit dem regionalen Klimamodell COSMO-CLM) unsicher sind und vor allem da die angenommen Klimaänderungsszenarien (hier RCP8.5) zwar plausibel, aber doch hypothetisch sind.











Entstehung von Konvektion

Die mit atmosphärischer Feuchtkonvektion einhergehenden Gefahren setzen sich aus Starkregen, Blitzschlag, Hagel und lokalen Sturmböen zusammen. Unter atmosphärischer Feuchtkonvektion versteht man im Allgemeinen Quellwolken, Schauer und Gewitter. Für deren Entstehung benötigt es wie bei einem Kochrezept drei Grundzutaten: Einen ausreichend großen Wasserdampfgehalt in der Luft, einen Hebungsantrieb (z. B. durch Sonneneinstrahlung oder auch Gebirgshindernisse) und eine starke Abnahme der Temperatur mit der Höhe (Labilität). Der Hebungsantrieb löst das Aufsteigen der Luftmassen aus, was bei einem ausreichend hohen Wasserdampfgehalt zur Wolkenbildung in ca. 1 bis 2 km Höhe führt. Das weitere Wolkenwachstum in die Höhe wird durch die Labilität der Luftschichtung bestimmt. Die abschließende Würze für die Wetterküche liegt in den Änderungen von Windrichtung und Windgeschwindigkeit mit der Höhe (sogenannte vertikale Windscherung), die für langlebige und großräumige konvektive Strukturen verantwortlich sind. Je nach Ablauf dieser Prozesse kommt es in deren Folge zum Auftreten von Quellwolken, Schauern oder sogar Gewittern mit Blitzschlag, Starkregen sowie Hagel.











Gefahrenpotential Blitzschlag

Gewitter sind Wettererscheinungen, die mit hohem Gefahrenpotential einhergehen. Die unmittelbaren Gefahren wie Hagel, Starkregen, Blitzschlag und Windböen sind verbunden mit lokalen Schäden wie Überschwemmungen, entwurzelte Bäume oder Stromausfälle, die sehr kostenintensiv und aufwändig in ihrer Beseitigung sind. Mit zunehmendem technischen Fortschritt und Vernetzungsgrad wird unsere Gesellschaft auch immer anfälliger für Unterbrechungen im Elektrizitäts- und Kommunikationsnetz. Auch im Hinblick auf regenerative Energieträger bergen Gewitter mit Blitz- und Hagelschlag zahlreiche Gefahren in sich. Das gilt vor allem für Windenergieanlagen, die bevorzugt an exponierten Standorten zu finden sind. Daher ist es unerlässlich, Kenntnis über die regionale und saisonale Verteilung der Gewitterhäufigkeit und Intensität zu haben. Dadurch können bereits in der Planung für zahlreiche Branchen die potentielle Schadensanfälligkeit gegenüber Gewittern minimiert werden.

KARTE

Im folgenden Abschnitt wird die im Bereich "Karteninhalt" aufrufbare Karte der mittleren jährlichen Blitzdichte beschrieben und interpretiert.

Die Blitzdichte gibt an, wie viele Blitze durchschnittlich pro Jahr in einer bestimmten Region einschlagen. Von Jahr zu Jahr variiert die Blitzanzahl jedoch sehr stark.

Für die mittlere jährliche Blitzdichte wurden die über 22 Jahre (1992-2013) punktuell erfassten Blitze aggregiert und die mittlere jährliche Blitzdichte ermittelt. Das dabei zu erkennende Muster zeigt eine höhere Blitz- bzw. Gewitterdichte im Osten Thüringens, insbesondere im Altenburger Land, dem nördlichen Saale-Holzland-Kreis, im Weimarer Land südwestlich von Jena, dem südlichen Saale-Orla-Kreis, aber auch im zentralen Unstrut-Hainich-Kreis, dem Gebiet der Rhön und im Süden des Landkreises Hildburghausen. Eine auffällig geringere Blitzdichte findet sich dagegen in Nordthüringen sowie im Thüringer Becken.


Abb. 1:    Mittlere jährliche Blitzdichte in Thüringen (Datenreihe: 1992-2013)

Gefahrenpotential Starkregen

Allgemeines Konvektionspotential:

Diese Größe drückt das generelle Potential konvektiver Starkniederschlagszellen aus und ergibt sich aus der Summe aller durch den Zellverfolgungsalgorithmus identifizierten Zellkerne, die eine Niederschlagsintensität von 20 mm/h überschreiten (Abb.4).

Dargestellt ist auf einem 1 km-Raster die mittlere Anzahl von Niederschlagsgebieten, die eine momentane Niederschlagsintensität von 20 mm/h überschreiten. Die Spanne in Thüringen reicht von durchschnittlich weniger als einem bis zu mehr als sechs derartigen Niederschlagsereignissen pro Jahr.

Die meisten Zellkerne treteb über dem mittleren und südlichen Thüringer Wald, dem Schiefergebirge und dem Holzland auf. Neben diesem Schwerpunkt erkennt man zudem eine etwas höhere Anzahl konvektiver Zellkerne ganz im Westen über der Rhön an der Grenze zu Hessen.


Abb. 4:    Mittlere Anzahl konvektiver Niederschlagszellen > 20 mm/h in Thüringen (Datenreihe: 2004-2010)

Starkniederschlagspotential:

Das Potential für Starkniederschlag (Abb.5) ergibt sich aus dem Mittel der Niederschlagsintensität aller identifizierten konvektiven Zellkerne (> 20 mm/h). Im Vergleich zum allgemeinen Konvektionspotential liefert diese Größe keine einfache Quantifizierung potentiell gefährlicher Zellkerne, sondern zusätzlich eine Information, welche Niederschlagsintensität diese Zellen im Mittel besitzen.

Je mehr Niederschlag innerhalb weniger Minuten fällt, desto stärker ist sein Schadenspotential. Der Niederschlag hat keine Zeit zu versickern und fließt ausschließlich oberflächennah ab. In Thüringen gibt es Orte, wo Starkniederschlagsereignisse durchschnittlich mehr als 50 mm/h Niederschlagsintensität aufweisen.

Die räumliche Verteilung der im Mittel höchsten Niederschlagsintensitäten konvektiver Zellkerne zeigen ein heterogenes Bild. Es lassen sich jedoch zwei Schwerpunkte für das Auftreten von Zellen mit hohen Niederschlagsintensitäten identifizieren. Zum einen über dem Thüringer Wald um Neuhaus und weiter nach Osten zur Ilm-Saale-Platte und zum anderen im Westen und Nordwesten Thüringens.


Abb. 5:    Mittlere Niederschlagsintensität konvektiver Niederschlagszellen > 20 mm/h in Thüringen (Datenreihe: 2004-2010)

Sturzflutpotential:

Das Sturzflutpotential (Abb.6) wird aus dem Quotient der Niederschlagsintensität eines konvektiven Zellkerns und der Verlagerungsgeschwindigkeit des Zellkerns berechnet. Ein hoher Wert bedeutet ein erhöhtes potentielles Risiko für Sturzfluten.

Lokale Sturzfluten werden unter Voraussetzung der topografischen und Gegebenheiten und der Bodeneigenschaften durch extreme Niederschlagsmengen innerhalb kurzer Zeit - typischerweise innerhalb weniger Minuten - hervorgerufen. Die Karte zeigt einen Sturzflutindikator, der aus dem Verhältnis von Niederschlagsintensität [mm/h] zur Verlagerungsgeschwindigkeit des Niederschlagsgebietes [km/h] besteht. Der Sturzflutindikator sagt aus, wieviel Millimeter Niederschlag pro Kilometer Niederschlagsgebietverlagerung fallen.

Die Karte mit dem Risiko für Sturzfluten (ohne Berücksichtigung der Orographie und Gewässereinzugsgebieten) weist hohe Werte im Bereich der der Ilm-Saale-Platte und der Region Neuhaus auf. Ursache ist hier überwiegend das Auftreten noch langsam ziehender konvektiver Zellen am Ostrand des Thüringer Waldes. Es handelt sich dabei um konvektive Zellen, die durch die Orographie des Thüringer Waldes verstärkt werden und um Zellen, die am Ostrand des Thüringer Waldes bei strömungsschwachen Wetterlagen entstehen. Der Nordwesten zeigt keine besonders auffällig hohen Werte für das Sturzflutpotential, da hier im Gegensatz zum Ostrand des Thüringer Waldes hauptsächlich konvektive Zellen mit hohen Verlagerungsgeschwindigkeiten aus Hessen nach Thüringen hinein ziehen.


Abb. 6:    Mittleres Sturzflutpotential konvektiver Niederschlagszellen > 20 mm/h in Thüringen (Datenreihe: 2004-2010)











Gefahrenpotential Hagel

Für das Hagelpotential (Abb.7) wurde der kombinierte Datensatz aus konvektiven Zellkernen und Blitzen verwendet. Es wurden konvektive Zellkerne mit einer Radarreflektivität > 55 dBZ identifiziert. Der Grenzwert orientiert sich an verschiedenen Studien, nach denen ab 55 dBZ die Wahrscheinlichkeit deutlich ansteigt, dass es sich um Hagel und nicht mehr um flüssige Tropfen in einer Wolke handelt (GEOTIS 1963, HOHL et al. 2002, KUNZ und PUSKEILER 2010). Die zusätzliche Verwendung von Blitzinformationen steht im Zusammenhang mit Untersuchungen, die das Vorhandensein von Hagel in einer Wolke als Bedingung für das Auftreten von Blitzen festgestellt haben (CHANGNON 1992, LÓPEZ und AUBAGNAC 1997).

Für die Abschätzung der Hagelgefährdung wurden vier verschiedene Klassen gewählt. Die meisten Regionen in Thüringen haben weniger als ein Hagelereignis innerhalb von drei Jahren zu verzeichnen. Im Thüringer Schiefergebirge gibt es Regionen mit durchschnittlich einem Hagelereignis pro Jahr.


Abb. 7:    Mittleres Hagelpotential in Thüringen (Datenreihe: 2004-2010)

Das Auftreten von konvektiven Zellkernen mit Potential für Hagel am Erdboden zeigt den Schwerpunkt ebenfalls bei Neuhaus bzw. dem mittleren Teil und Ostrand des Thüringer Waldes.

CHANGNON, S. A., 1992: Temporal and spatial relations between hail and lightning. Journal of Applied Meteorology 31, 587-604.

GEOTIS, S. G., 1963. Some Radar Measurements of Hailstorms. Journal of Applied Meteorology 2, 270-275.

HOHL, R., SCHIESSER, H., ALLER., D. 2002: Hailfall: the relationship between radar-derived hail kinetic energy and hail damage to buildings. Atmospheric Research 63, 177-207.

KUNZ, M., PUSKEILER, M., 2010: High-resolution assessment of the hail hazard over complex terrain from radar and insurance data. Meteorologische Zeitschrift 19, Nr. 5, 427-439.

LÓPEZ, R. E., AUBAGNAC, J.-P., 1997: The lightning activity of a hailstorm as a function of changesin its microphysical characteristics inferred from polarimetric radar observations. Journal of Geophysical Research 102, 16799-16813.











Das Projekt

Auftraggeber für das Projekt „Bestimmung des atmosphärischen Konvektionspotentials über Thüringen“ ist der Freistaat Thüringen (Thüringer Ministerium für Umwelt, Energie und Naturschutz; Thüringer Landesanstalt für Umwelt und Geologie). Auftragnehmer ist das Institut für Atmosphäre und Umwelt der Goethe Universität Frankfurt am Main. Die verwendeten Radardaten wurden im Rahmen der Kooperationsvereinbarung mit freundlicher Unterstützung vom Deutschen Wetterdienst (DWD) zur Verfügung gestellt. Wesentliche Inhalte des Projektes wurden gemeinsam von den Projektpartnern in der Schriftenreihe „Berichte des DWD, Nr. 244“ im Dezember 2014 veröffentlicht.

Mit dem Projekt „Bestimmung des atmosphärischen Konvektionspotentials über Thüringen“ fand eine umfassende Studie zum konvektiven Unwetterpotential über Thüringen statt. Die übergeordneten Ziele des Projektes waren dabei:

  • Erfassung des gegenwärtigen Gefährdungspotentials über Thüringen,
  • Ursachenanalyse des gegenwärtigen Gefährdungspotentials,
  • Rückschlüsse auf das mögliche Gefährdungspotential in der Zukunft.

Als Grundlage der Untersuchung zum konvektiven Unwetterpotential über Thüringen diente ein Zellverfolgungsalgorithmus, der an der Goethe Universität Frankfurt am Main entwickelt wurde (Brendel, 2009). Die Aufgabe des Algorithmus besteht in der Identifizierung von konvektiven Niederschlagszellen aus Radardaten (RZ-Radarprodukt, Deutscher Wetterdienst). Die Niederschlagszelle muss dabei eine Niederschlagsintensität von 20 mm/h überschreiten, bevor sie durch den Algorithmus identifiziert wird. Zusätzlich gibt es Schwellwerte für die räumliche Variabilität des Niederschlags, um einen eindeutigen Zellkern im Radarbild zu detektieren und die Identifikation von schwachem, stratiformem Niederschlag auszuschließen. Eine Filterung mit einem Gauß Filter sorgt für eine Glättung des rohen Radarbildes, um eine homogene Niederschlagsstruktur zu erhalten und Störechos und Fehler im Radarbild schon vor der Identifikation von konvektiven Zellkernen zu minimieren. Nach der Identifikation der Zellkerne versucht der Algorithmus eine Verbindung zwischen zeitlich aufeinanderfolgenden Zellkernen herzustellen, um die Zugbahn eines konvektiven Niederschlagszellkernes zu interpolieren. Hierzu werden als zusätzliche Information Winddaten aus Reanalysedatensätzen verwendet. Sie liefern aus drei unterschiedliche Höhenniveaus Verlagerungsvektoren für die konvektiven Niederschlagszellkerne. Unter der Annahme dass sich der Zellkern mit der mittleren Höhenströmung bewegt, geben Windgeschwindigkeit und Windrichtung einen ersten zuverlässigen Anhaltspunkt zu welcher Position sich ein Zellkern verlagert haben könnte (Klose, 2008). Ein Suchradius um diesen wahrscheinlichsten Verlagerungspunkt gibt ein Gebiet vor, in dem der Zellkern zugeordnet werden kann.

Neben Radardaten wurde mit Blitzdaten der Firma Siemens ein weiterer Fernerkundungsdatensatz verwendet. Diese Daten wurden sowohl einzeln, als auch in Kombination mit Radardaten benutzt. Bei konvektiven Niederschlagszellkernen und einem zugeordneten Blitz handelt es sich per Definition um ein Gewitter, also um einen Gewitterzellkern. Bei der kombinierten Anwendung wurde zunächst die Identifikation der Zellkerne aus dem Zellverfolgungsalgorithmus angewendet. Anschließend wurde diese Information mit dem Auftreten von Blitzen abgeglichen. Hierfür wurde sowohl eine räumliche, als auch eine zeitliche Dimension festgelegt, in dem ein Niederschlagszellkern und ein Blitz vorkommen mussten, um einander zugeordnet werden zu können. Die Kriterien sind vor allem für konvektive Systeme mit einer geringen Blitzaktivität von Bedeutung, da hier nicht kontinuierlich Blitze im Zusammenhang mit einem Niederschlagszellkern auftreten. Für eine zeitlich sinnvolle Zuordnung von konvektiven Niederschlagszellkernen und Blitzen ist die Auflösung der Radardaten (5 min) maßgeblich. Der zeitliche Abstand sollte nicht geringer als der einfache Wert und nicht größer als der doppelte Wert dieser Auflösung (10 min) sein. Für die räumliche Dimension müssen zwei Kriterien berücksichtigt werden. Blitze treten nicht zwingend in direkter Nähe zum Niederschlagszellkern auf und können vereinzelt sogar außerhalb des Niederschlagsbereichs in einiger Entfernung vor einem Gewitter auftreten. Des Weiteren kann der räumliche Abstand zwischen Niederschlagszellkern und Blitz bei hohen Zuggeschwindigkeiten eines konvektiven Systems, bedingt durch die zeitliche Auflösung der Radardaten, sehr groß sein. Als maximaler räumliche Abstand eines konvektiven Niederschlagszellkerns und Blitz wurde aus diesem Grund ein Wert von 10 km festgesetzt.

B. Klose (2008): Meteorologie - Eine interdisziplinäre Einführung in die Physik der Atmosphäre. Springer, Berlin, Heidelberg, 396.

C. Brendel (2009): Konvektion im Taunus und Umgebung: Verteilung und Zugbahnen, Diplomarbeit, Institut für Physische Geographie Universität Frankfurt, 154.











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