Statistical modelling of observed precipitation and its application to extreme value statistics in different spatiotemporal scales (Modex)

• Applicant: Privatdozentin Silke Trömel, Ph.D.
• Subject Area: Atmospheric Science
• Term: from 2010 to 2019
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 175717341

Zentrales Ziel des Projektes ist eine statistische Modellierung d.h. vollständige analytische Beschreibung beobachteter globaler monatlicher Niederschlagssummen des letzten Jahrhunderts sowie täglicher Niederschlagssummen Deutschlands der letzten 50 Jahre. Die Methode liefert einerseits robuste Trendschätzer für die nicht-Gauss-verteilte Klimavariable und andererseits Risikoabschätzungen für extrem trockene und extrem nasse Ereignisse. Einerseits können durch die Identifizierung und Zuordnung von Einflussgrößen, wie beispielsweise der anthropogenen Treibhausgaskonzentrationen, für die beobachtete Änderungen eine Vielzahl wissenschaftlicher Hypothesen beantwortet werden. Andererseits werden durch die Betrachtung verschiedener zeitlicher und räumlicher Skalen in der Form täglicher, mehrtägiger bis monatlicher Aggregate von Stationszeitreihen und auch Gebietsmitteln, beispielsweise von Flusseinzugsgebieten, viele Anwendungsgebiete erreicht. Hier seien städtische Abwassersysteme, Kanalisation, Verkehrssicherheit, Flusshochwasser und die Agrarwirtschaft genannt. Ebenso ist eine räumlich differenzierte Zuordnung der Einflüsse wie beispielsweise des Anstiegs anthropogener Treibhausgase zu beobachteten Änderungen in Lage, Streuung und Form der Verteilung und assoziierten Änderungen der Eintrittswahrscheinlichkeiten möglich.Die Strategie beruht auf einem verallgemeinerten Ansatz der Zeitreihenzerlegung in einen deterministischen und einen statistischen Anteil. Im Rahmen der Modellierung werden physikalisch und klimatologisch plausible Einflussgrößen zur Beschreibung des deterministischen Anteils verwendet und dienen einer zeitkontinuierlichen Beschreibung der verschiedenen Parameter des jeweiligen Verteilungsmodells. Je nach zeitlicher Auflösung und Regenregime stellt die Weibull-, Gumbel- oder Gammaverteilung das geeignete Modell zur Beschreibung des statistischen Anteils dar. So können ebenfalls zeitkontinuierliche Über- und Unterschreitungswahrscheinlichkeiten für beliebige Schwellen angegeben und globale Trendkarten unter Berücksichtigung der statistischen Eigenschaften des Niederschlags sowie der Änderungen der verschiedenen Verteilungsparameter erstellt werden. Die Herangehensweise vereint daher systematische Analysen zum Eintreten von Extremwerten mit systematischen Analysen maßgebender Zeitreihenstrukturen sowie deren Ursachen.

• DFG Programme: Research Grants