Wind storms globally pose the most important natural hazard from a socio- economic perspective. For the European continent, it is especially winter storms related to synopticscale extra-tropical cyclones that often affect several countries at the same time bearing high risk of cumulative loss. Societal and economic stakeholders are interested in different aspects regarding these phenomena. On the one hand, (re-)insurance loss modeling requires high spatio-temporal resolution information for winter storms that happened in the past as well as physically consistent scenarios of storm events that could happen. On the other hand, socio-economic planning activities would benefit from any reliable information regarding the frequency of damage-prone storm events for the upcoming seasons and years. The current thesis addresses three aspects in this context: (i) It further develops an objective impact-oriented identification scheme regarding such wind storms. (ii) State-of- the-art decadal climate forecasts are analyzed whether they can provide skillful predictions of Northern Hemisphere winter storm frequency. (iii) A statistical downscaling approach is developed, efficiently estimating high resolution surface gusts from coarse reanalysis and model data. All three topics are successfully tackled. The objective identification procedure is advanced in several aspects, including a more sophisticated spatio-temporal tracking of identified storms. The actual revision of the scheme is applied to the ERA-Interim-reanalysis, yielding the first consistent global climatology of recent wind storm climate. In this context, it is shown that the algorithm is also suitable for other than its core target, that is extra-tropical winter storms. Properties of different storm types are compared, revealing several interesting facts. An exemplary result is the systematically higher translation velocity related to greater travel distances of winter storms over the North Pacific when compared to the North Atlantic, resulting into higher storm frequencies for many locations in that region although storm genesis is generally less frequent than over the North Atlantic. After applying the identification scheme to current decadal climate forecasts based on one specific general circulation model, these are found to offer skillful predictions regarding the average winter storm frequency of the upcoming five to ten years for large parts of the northern-hemispheric extra-tropics. However, most of the current skill arises from external forcing of greenhouse gas and aerosol concentrations. This means that the enormous effort of initialization provides very limited added value, in particular for the entrance regions of the stormtracks, the Eastern Mediterranean, and parts of the Arctic. Based on a novel approach for correcting potential model drifts and systematic combinations of various hindcast experiments, several different initialization strategies are compared in this respect. However, no significant differences are found in this context. All strategies considered yield the same level of prediction skill. Statistical downscaling of European winter storm events diagnosed in any type of gridded data set { reanalysis, numerical weather prediction, or climate simulations such as the previously diagnosed decadal predictions { can be performed efficiently by means of the approach developed in this thesis. The method is based on a Stepwise Linear Regression scheme. Thorough analyses on optimal predictors yield a combination of wind magnitudes and vector components as well as their squares derived from a wider environment (up to 300 km) of the respective location to be most appropriate. The method outperforms all other approaches tested, including a recently published simple statistical model providing not only better estimations of the \average" winter storm gust, but also more appropriately discriminating the core storm field against areas featuring comparably weak gusts. The statistical downscaling results are complemented by a reasonable quantitative assessment of its uncertainties, accounting for the heteroscedasticity of the predictands, i.e. the surface gusts. The synthesis of these three major efforts represents a substantial advance in research on winter wind storms over Europe and the Northern Hemisphere.
Sturmereignisse stellen global die, aus sozio-ökonomischer Perspektive, bedeutendste Form von Naturkatastrophen dar. Für Europa sind es insbesondere Winterstürme als intensive extra-tropische Zyklonen, die zumeist mehrere Länder gleichzeitig betreffen und damit ein hohes Risiko hinsichtlich sog. Kumul-Schadensereignisse darstellen. Verschiedene Aspekte bzgl. dieser Ereignisse sind von Relevanz für gesellschaftliche und wirtschaftliche Akteure. Einerseits erfordert beispielsweise die Schadensmodellierung von Rückversicherern räumlich und zeitlich hoch aufgelöste Informationen über vergangene Winterstürme und entsprechende physikalisch konsistente Szenarien von möglichen Ereignissen. Auf der anderen Seite könnten verschiedenste gesellschaftliche und ökonomische Planungen von verlässlichen Informationen über die Häufigkeit schadenträchtiger Sturmereignisse in den nächsten Monaten und Jahren profitieren. Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich erfolgreich mit drei Aspekten in diesem Zusammenhang: (i) Sie stellt einen wesentlichen Beitrag zur Weiterentwicklung eines objektiven Verfahrens zur Identifikation von potentiell schadenverursachenden Sturmereignissen dar. (ii) Dekadische Klimaprognosen werden hinsichtlich ihrer Vorhersagegüte in Bezug auf die Frequenz von Winterstürmen über der Nordhemisphäre hin untersucht. (iii) Sie stellt eine neues Verfahren zur statistischen Ableitung hoch aufgelöster bodennaher Windböen aus (räumlich) grob aufgelösten Reanalyse- und Modelldaten vor. Das objektive Identifikationsverfahren wurde in mehrfacher Hinsicht verbessert, insbesondere wurde die raum-zeitliche Verfolgung identifizierter Ereignisse weiter entwickelt. Die aktuellste Version dieses Algorithmusses wird auf Daten der ERA-Interim-Reanalyse angewendet. Das Ergebnis ist die erste konsistente globale Analyse der Klimatologie potentiell schadenträchtiger Sturmereignisse. In dem Zusammenhang kann gezeigt werden, dass das (weiter-)entwickelte Verfahren auch für andere Sturmereignisse als extratropische Winterstürme sinnvoll anwendbar ist. Die Eigenschaften verschiedener Sturmtypen werden verglichen. Eine der wesentlichen dabei erzielten Erkenntnisse ist jene hinsichtlich systematisch höherer Zuggeschwindigkeiten und damit weiter zurückgelegter Distanzen von nordpazifischen Winterstürmen im Vergleich zum Nordatlantik, was dazu führt, dass in vielen Bereichen des Nordpazifiks für den gegebenen Ort die Frequenz von Winterstürmen höher ist, obwohl die um die Fläche bereinigte Anzahl entstehender Sturmereignisse geringer ausfällt als im Nordatlantikraum. Die Anwendung des Identifikationsverfahrens für aktuelle dekadische Vorhersagen eines spezifischen Klimamodells ermöglicht die quantitative Untersuchung der Güte dieser Prognosen. Es zeigt sich, dass für große Teile der außertropischen Nordhemisphäre belastbare Vorhersagen bzgl. der durchschnittlichen Frequenz von Winterstürmen für die kommenden 5 bis 10 Jahre getroffen werden können. Allerdings entstammt ein Großteil dieser Vorhersagbarkeit den externen Antrieben von Treibhausgasen und Aerosolkonzentrationen. Der enorme Aufwand der jährlichen Initialisierung von Vorhersageensembles generiert nur für vergleichsweise wenige Regionen einen Zusatznutzen. Diese sind die Eingangsbereiche der beiden nordhemisphärischen stormtracks, sowie eine Region östlich des Mittelmeers und Teile der Arktis. Die Verwendung eines neuartigen Verfahrens zur Korrektur eventueller Modelldrifts und die systematische Kombination verschiedener Hindcast- Experimente erlaubt zudem den Vergleich unterschiedlicher Initialisierungsstrategien. Es zeigt sich allerdings, dass keine der bisher verwendeten Strategien deutliche Vorteile hinsichtlich der Vorhersagegüte gegenüber anderen generiert. Europäische Wintersturmereignisse, die in beliebigen gegitterten Datensätzen (Reanalysen, numerische Wettervorhersagen oder Klimasimulationen, wie die zuvor behandelten dekadischen Prognosen) identifiziert wurden, können mithilfe eines neu entwickelten Verfahrens effizient statistisch regionalisiert werden. Das zugrundeliegende Verfahren ist jenes der Schrittweisen Linearen Regression. Gründliche Analysen hinsichtlich optimaler Prediktoren ergeben dabei, dass eine Kombination aus Windgeschwindigkeiten und der entsprechenden Vektorkomponenten sowie ihrer Quadrate die besten Ergebnisse liefert, sofern für einen gegebenen Ort auch die weitere Umgebung (bis zu 300 km) mit einbezogen wird. Dieses entwickelte Verfahren erzielt deutlich bessere Modellierungsergebnisse als alle anderen getesteten Verfahren, inklusive eines kürzlich veröffentlichten einfacheren Ansatzes. Dabei wird nicht nur die "durchschnittliche" Böe innerhalb von Winterstürmen besser regionalisiert, sondern auch eine angemessenere Abgrenzung des Kernsturmfeldes von Bereichen vergleichsweise schwacher Windgeschwindigkeiten erreicht. Die statistische Regionalisierung wird komplettiert durch eine quantitative Abschätzung der damit verbundenen Unsicherheiten, die der Heteroskedastizität der Prediktanten, also der Windböen, gerecht wird. Insgesamt stellen diese drei durch die vorliegende Dissertation abgedeckten Themenbereiche einen substantiellen Fortschritt für die Forschung bzgl. Winterstürmen über Europa und der Nordhemisphäre dar.
