Spelling suggestions: "subject:"wetterlage"" "subject:"wetterlagen""
1 |
Atmosphärisches Konvektionspotential über Sachsen: Bestimmung des atmosphärischen Konvektionspotentials über SachsenBarfus, Klemens, Bernhofer, Christian 24 February 2022 (has links)
Die Schriftenreihe informiert über Gefährdungspotentiale für Starkregen und Hagel, die durch den atmosphärischen Prozess der Konvektion ausgelöst sind. Neben der Erfassung des gegenwärtigen Potentials über Sachsen erfolgte auch eine Abschätzung unter zukünftig möglichen Klimarahmenbedingungen. Die Gefährdungspotentiale infolge hochreichender Konvektion und ihrer Begleiterscheinungen wie z.B. Hagel sind im Erzgebirge höher als im Vorland. Generell ist von einer Zunahme der Gefährdung im 21. Jahrhundert auszugehen, wobei die zu erwartenden Änderungen keine wesentliche flächenhafte Differenzierung zeigen. Die Ergebnisse dienen als Eingangsinformationen zur Risikobewertung und richten sich an Fachpublikum und die interessierte Öffentlichkeit.
Redaktionsschluss: 09.01.2022
|
2 |
Blockierende Wetterlagen: Klimatologien für Wetterextreme aus quasi-stationären atmosphärischen Zuständen für Sachsen (Blockierende Wetterlagen): Endbericht: Projektlaufzeit: 13.3.2020 - 15.11.2023Lohmann, Richard, Ahrens, Bodo 28 August 2024 (has links)
Der Bericht informiert über Wetterextreme in Sachsen, deren Ursache quasistationäre atmosphärische Zustände sind (blockierende Wetterlagen). Die Ergebnisse zu Hitzeperioden, Starkregenereignissen (Vb) und flauten-reichen Perioden helfen, Anpassungsstrategien zu evaluieren und fortzuschreiben. Die Veröffentlichung richtet sich an die mit dem Thema befassten Fachleute.
Redaktionsschluss: 10.06.2024
|
3 |
Use of large-scale atmospheric flow patterns to improve forecasting of extreme precipitation in the Mediterranean region for longer-range forecastsMastrantonas, Nikolaos 31 May 2023 (has links)
The Mediterranean region frequently experiences extreme precipitation events (EPEs) with devastating consequences for affected societies, economies, and environment. Thus, it is crucial to better understand their characteristics and drivers and improve their predictions at longer lead times. This work provides new insights about the spatiotemporal dependencies of EPEs in the region. It, moreover, implements Empirical Orthogonal Function analysis and subsequent non-hierarchical Kmeans clustering for generating nine distinct weather patterns over the domain, referred to as “Mediterranean patterns”. These patterns are significantly associated with EPEs across the region, and in fact, can be used to extend the forecasting horizon of EPEs. This is demonstrated considering modelled data for all the domain, but also using observational data for Calabria, southern Italy, an area of complex topography that increases the challenges of weather prediction. The results suggest preferential techniques for improving EPEs predictions for short, medium, and extended range forecasts, supporting thus the mitigation of their negative impacts.
|
Page generated in 0.032 seconds