idw – Informationsdienst Wissenschaft
Nachrichten, Termine, Experten
Nachrichten, Termine, Experten
Eine neue Studie macht neun Großwetterlagen ausfindig, die zu extremen Niederschlägen in der Mittelmeerregion führen. Das Wissen über die neuen Zusammenhänge könnte Meteorologen künftig helfen, extremen Regen bis zu drei Wochen im Voraus besser vorherzusagen. Die Forschenden der TU Bergakademie Freiberg und des European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF, UK) präsentieren die Ergebnisse in einer aktuellen Fachpublikation.
Was extremer Dauerregen anrichten kann erfahren Menschen in Ländern rund um das Mittelmeer schon heute: Überflutungen und Erdrutsche verstopfen die Kanalisation oder machen ganze Gegenden unbewohnbar. „Es ist jedoch sehr schwierig, vorherzusagen, wann und wo genau Starkregen fallen wird. Forschende versuchen darum neue Vorhersage-Methoden und -Werkzeuge zu entwickeln – für passgenaue Anpassungsstrategien und frühere Extremwetterwarnungen“, berichtet Erstautor Nikolaos Mastrantonas, der die Studie im Rahmen seines Promotionsstudiums am ECMWF und der TU Bergakademie Freiberg im gemeinsamen EU-Projekt CAFE durchgeführt hat.
Neue Informationen aus Daten der Vergangenheit
Für die Studie analysierten die Forschenden Wetterdaten von 1979 bis heute und erkannten insgesamt neun charakteristische Muster atmosphärischer Zirkulation: „Die Zusammenhänge zwischen diesen neun Mustern und den Orten, an denen Extremregen auftritt, wurden dabei sehr deutlich. Diese neuen Erkenntnisse helfen uns nun dabei, ein verlässlicheres Modell zur Vorhersage extremer Wetterphänomen im Mittelmeerraum zu entwickeln“, sagt Prof. Jörg Matschullat von der TU Bergakademie Freiberg. „Für Klimaforscher ist der Mittelmeerraum sehr interessant, schließlich ist er von großen Kontinenten und hohen Bergketten begrenzt. Das Wetter über dem Mittelmeer wird außerdem von Großwetterlagen über dem Atlantik, dem Balkan und dem Schwarzen Meer beeinflusst“, fügt der Geoökologe hinzu, der Nikolaos Mastrantonas während seiner Promotion begleitet.
Bergketten verbinden Wetterlagen weit entfernt liegender Regionen
Der Studie zufolge sind es vor allem Tiefdrucksysteme, wie abgetrennte Tiefs und Tröge oder stabile antizyklonische (Hochdruck-)Bedingungen, wie sich über Hunderte von Kilometern hinziehende Rücken, die für diese Extremwetter verantwortlich sind. „Solche Großwetterlagen führen in verschiedenen Regionen des Mittelmeers zu Starkregen“, sagt Nikolaos Mastrantonas. Ein Beispiel: Tritt über der Biskaya ein Tiefdruckgebiet auf, steigt die Wahrscheinlichkeit für extremen Regen in Küsten- und Bergregionen Spaniens, Marokkos, Italiens und im westlichen Balkan um bis zu sechs Mal. Der Regen trifft die Regionen am selben Tag des Auftretens des Tiefdruckgebietes.
Bergketten spielen dabei eine große Rolle, denn sie sorgen in weit voneinander entfernt liegenden Regionen für dasselbe Wetterphänomen. So tritt Starkregen in drei von zehn Fällen am gleichen Tag in Italien (Mitte-West) und in Montenegro sowie Kroatien auf, obwohl bis zu 500 Kilometer zwischen den Regionen liegen. „Das liegt an den Apenninen, einem Gebirgszug, der einen Großteil der Luftmassen bremst und für ein Abregnen der Wolken sorgt“, ergänzt der Nachwuchswissenschaftler.
Zusammenhänge in bessere Vorhersagemodelle übertragen
Laut den Wissenschaftlern können derzeit verwendete Wettervorhersagemodelle bereits bis zu drei Wochen im Voraus zuverlässige Informationen über großräumige Wettervariabilität liefern, ein Zeitrahmen, der als sub-saisonale Skala bekannt ist. "Als nächsten Schritt dieser Arbeit werden wir quantifizieren, wie zuverlässig die modernsten Wettervorhersagemodelle die identifizierten neun Muster vorhersagen können. Unsere Absicht ist es, diese Informationen in neue Vorhersageprodukte einfließen zu lassen, die über extremes Wetter über dem Mittelmeerraum auf sub-saisonaler Skala informieren", erläutert Prof. Jörg Matschullat.
Hintergrund: Das Forschungsprojekt CAFE
CAFE steht für Climate Advanced Forecasting of sub-seasonal Extremes und ist Teil eines Marie Skłodowska-Curie Ausbildungsnetzwerkes mit zehn internationalen Partnern, darunter ECMWF und die TU Bergakademie Freiberg. Das Projekt wird von der EU im Rahmen des EU-Forschungsrahmenprogramms "Horizont 2020" mit mehr als 3 Millionen Euro gefördert und beschäftigt sich mit Möglichkeiten zur Verbesserung der Vorhersage von Extremwetterereignissen im Zusammenhang mit dem Klimawandel.
TU Bergakademie Freiberg: Prof. Dr. Jörg Matschullat, matschul@tu-freiberg.de, +49 3731 39-3399
European Centre for Medium-Range Weather Forecasts: M.Sc. Nikolaos Mastrantonas, nikolaos.mastrantonas@ecmwf.int
Nikolaos Mastrantonas, Pedro Herrera‐Lormendez , Linus Magnusson, Florian Pappenberger, Jörg Matschullat: Extreme precipitation events in the Mediterranean: Spatiotemporal characteristics and connection to large‐scale atmospheric flow patterns, International Journal of Climatology. https://rmets.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/joc.6985
Wolkenformationen in Gebrigsregion in Nordost-Spanien.
Jörg Matschullat
TU Bergakademie Freiberg
Abbildung: (a) Orographie der untersuchten Gebiete (b) Intensität der Regenfälle
Mastrantonas et al, 2020
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, jedermann
Geowissenschaften, Meer / Klima, Umwelt / Ökologie
überregional
Forschungsergebnisse, Kooperationen
Deutsch
Wolkenformationen in Gebrigsregion in Nordost-Spanien.
Jörg Matschullat
TU Bergakademie Freiberg
Abbildung: (a) Orographie der untersuchten Gebiete (b) Intensität der Regenfälle
Mastrantonas et al, 2020
Sie können Suchbegriffe mit und, oder und / oder nicht verknüpfen, z. B. Philo nicht logie.
Verknüpfungen können Sie mit Klammern voneinander trennen, z. B. (Philo nicht logie) oder (Psycho und logie).
Zusammenhängende Worte werden als Wortgruppe gesucht, wenn Sie sie in Anführungsstriche setzen, z. B. „Bundesrepublik Deutschland“.
Die Erweiterte Suche können Sie auch nutzen, ohne Suchbegriffe einzugeben. Sie orientiert sich dann an den Kriterien, die Sie ausgewählt haben (z. B. nach dem Land oder dem Sachgebiet).
Haben Sie in einer Kategorie kein Kriterium ausgewählt, wird die gesamte Kategorie durchsucht (z.B. alle Sachgebiete oder alle Länder).
