The occurrence of European winter storms and consequential losses is examined on the basis of reanalysis data and multi-model climate simulations, with the aim of learning about potential future changes of wind storm risk in Europe. Considering multi-model simulations conduces to an estimation of the (un-) certainties of change signals. Characteristics of the large-scale atmospheric flow are analysed and examined in conjunction with the occurrence of wind storms in Central Europe. Additionally, extreme wind speeds and the related loss potentials are investigated, applying a loss regression model. Further, the effect of dynamical downscaling on the results is considered with respect to extreme wind and storm loss analysis, and the benefit of combining different climate models to a multi-model ensemble is examined. Validating the climate model simulations of the recent climate against ERA40-reanalysis data leads to the finding that the models are generally capable of reproducing observed characteristics of atmospheric circulation and wind storm related atmospheric features in the North Atlantic / European region. One limitation, however, is a tendency towards an excess of zonal flow situations and an underestimation of anticyclonic flow in most models. In future climate scenario simulations, a significantly reduced total number of extra-tropical cyclones is found in the northern hemisphere, whereas considering only extreme cyclones, hotspots of increased activity are found over the eastern parts of the North Atlantic and the North Pacific. Focussing on Central Europe, the large-scale atmospheric flow is characterised by an increased frequency of westerly flow situations, and also an enhanced frequency of storm days is analysed, in ensemble mean between 19 and 33 % for two different measures of storminess. The intensity of cyclones associated with wind storm in Central Europe is increased by about 10 % in ensemble mean in the Eastern Atlantic and in the North Sea. Furthermore, the wind speeds during storm events increase significantly over large parts of Central Europe by about 5 %. Analysing extreme wind speeds and the related loss potentials, enhanced speed values and risk of loss are found over the northern parts of Central and Western Europe, whereas significant reductions are found over southern Europe and the Mediterranean region. The uncertainty of the change signals is estimated using two different measures. First, the inter-model standard deviation is considered. It is, however, sensitive to outliers and therefore involves relatively large uncertainty ranges, for most signals of a similar magnitude as the signal itself. Secondly, a new measure for uncertainty is proposed based on multi-model combinatorics, considering all possible combinations of available climate simulations and hence taking into account the arbitrariness of model selection for multi-model studies. This approach leads to considerably narrower uncertainty ranges. Except for limitations for one specific storm event, a distinct benefit to storm loss calculations from dynamical downscaling is shown. The benefit from combining the output of different models was examined systematically, and it is documented that the performance of the ensemble mean is comparable to the best single model, even if weak performing models are included. Further, for larger ensemble sizes the spread between the best and the weakest performing model combination becomes considerably lower, supporting the inclusion of preferably many models in the ensemble. Exclusion of weak models yields only marginal improvements.
Das Auftreten von europäischen Winterstürmen und der damit verbundenen Schäden wird auf Grundlage von Reanalysedaten und Multi-Modell-Klimasimulationen untersucht. Ziel ist es, Aussagen über zukünftige Änderungen des Sturmrisikos in Europa abzuleiten. Die Betrachtung von Multi-Modell-Simulationen ermöglicht es, die (Un-)Sicherheiten der Änderungssignale abzuschätzen. In dieser Arbeit werden die Eigenschaften der großskaligen atmosphärischen Strömung analysiert und im Zusammenhang mit dem Auftreten von Stürmen in Mitteleuropa betrachtet. Außerdem werden extreme Windgeschwindigkeiten und – durch Anwendung eines Sturmschaden-Regressions-Modells – damit verbundene Sturmschadenpotentiale untersucht. Darüber hinaus wird der Einfluss von dynamischem Downscaling auf die Ergebnisse hinsichtlich extremer Windgeschwindigkeiten und Sturmschadenberechnungen betrachtet, wie auch der Nutzen durch das Kombinieren verschiedener Klimamodelle zu einem Multi-Modell Ensemble. Die Validation der Klimasimulationen im Vergleich zu ERA40-Reanalysen zeigt, dass die Modelle die beobachteten Eigenschaften der atmosphärischen Zirkulation und die Merkmale im Zusammenhang mit Sturm im Raum Nordatlantik/Europa gut reproduzieren. Ein Defizit der meisten Modelle ist jedoch deren Tendenz zu übermäßig häufigen zonalen Strömungssituationen, während antizyklonale Wetterlagen zu selten simuliert werden. In Szenariensimulationen des zukünftigen Klimas zeigt sich eine Reduktion der Gesamtanzahl extratropischer Zyklonen auf der Nordhalbkugel, während sich hinsichtlich extremer Zyklonen Gebiete mit erhöhter Aktivität über dem östlichen Nordatlantik und Nordpazifik zeigen. Die großskalige Zirkulation über Mitteleuropa ist durch häufigeres Auftreten westlicher Anströmungsklassen gekennzeichnet, wie auch durch häufigeres Auftreten von Sturmtagen (zwischen 19 und 33% für zwei verschiedene Sturmtagkriterien). Die Intensität der Zyklonen, die zu Sturm in Mitteleuropa führen, ist in den Zukunftssimulationen insbesondere über dem östlichen Atlantik und über der Nordsee erhöht, im Ensemblemittel um ca. 10%. Auch die Windgeschwindigkeiten während der Sturmereignisse nehmen signifikant um etwa 5% zu. Die Analyse von extremen Windgeschwindigkeiten und der damit verbundenen Schadenpotentiale zeigt höhere Geschwindigkeitswerte und auch Schadenrisiken über den nördlichen Teilen Mittel- und Westeuropas, während sie sich über Südeuropa und dem Mittelmeerraum signifikant verringern. Die Unsicherheit der Änderungssignale wird mittels zweier verschiedener Maße abgeschätzt. Einerseits wird die Standardabweichung zwischen den Signalen der einzelnen Modelle betrachtet. Diese ist jedoch anfällig gegenüber Ausreißern und zeigt daher relativ große Unsicherheitsbereiche, für die meisten Signale in einer ähnlichen Größenordnung wie das Signal selbst. Zum anderen wird ein neues Unsicherheitsmaß eingeführt, welches auf der Kombinatorik der Multi- Modell-Simulationen beruht, alle Kombinationen verfügbarer Klimasimulationen berücksichtigt, und somit auch der Willkür bezüglich der Modellauswahl Rechnung trägt. Dieser Ansatz führt zu deutlich kleineren Unsicherheitsbereichen. Abgesehen von Einschränkungen bei einem besonderen Sturm, zeigt sich ein deutlicher Vorteil durch dynamisches Downscaling für die Sturmschadenberechnungen. Der Nutzen durch das Kombinieren verschiedener Modelle wird systematisch untersucht und es wird dokumentiert, dass die Performanz des Ensemblemittels vergleichbar ist mit der des besten einzelnen Modells, selbst wenn Modelle geringerer Qualität miteinbezogen werden. Zusätzlich wird für große Ensembles die Spannbreite zwischen der besten und schwächsten Modellkombination deutlich kleiner, was die Berücksichtigung möglichst vieler Modelle im Ensemble unterstützt. Das Ausschließen schwächerer Modelle bringt nur geringe Verbesserungen.
