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HARIS-SV & HARIS-SCM (HagelRisiko)

HARIS-SV & HARIS-SCM (HagelRisiko)
Ansprechpartner:

Dipl.-Met. M. Schmidberger, Dr. M. Kunz

Projektgruppe:IMK-TRO
Förderung:SV SparkassenVersicherung AG, Stuttgart
Partner:Center for Disaster Management and Risk Reduction Technology (CEDIM)

Einführung

In den vergangenen Jahrzehnten hat schwerer Hagelschlag in Süddeutschland, Österreich und der Schweiz erheblich zugenommen und zählt mittlerweile zu den Elementarschadenereignissen mit den höchsten jährlichen Schadensummen. Allein die Hagelstürme im Jahr 2013 haben in Deutschland zu einem versicherten Schaden in Höhe von fast 3 Mrd. € geführt.

Die räumliche Ausdehnung der Hagelzüge und folglich auch die Schadenflächen sind stark begrenzt mit Breiten von wenigen 10 m bis mehrere 10 km. Diese lokale Begrenzung erschwert die systematische Erfassung von Hagelstürmen und ihre statistische Analyse. Erste Untersuchungen am IMK über die regionale Auftretenswahrscheinlichkeit zeigen erhebliche Unterschiede, die sowohl von den großräumigen klimatischen Bedingungen als auch von lokal-skaligen Einflüssen durch die Orografie bestimmt sind.

Erkennen von Hagelzügen und Abschätzen der Hagelwahrscheinlichkeit

In Kooperation mit der SV SparkassenVersicherung AG wurden im ersten Teil des Projektes HARIS-SV (Hagelrisiko SV Sparkassenversicherung) die räumliche und zeitliche Variabilität von Hagelgewittern in Deutschland untersucht und eine umfangreiche Klimatologie über das Auftreten von Hagelstürmen in den Jahren 2005 bis 2011 erstellt.

Aufgrund ihrer geringen räumlichen Ausdehnung und ihrer kurzen Lebensdauer können Hagelstürme mit herkömmlichen Beobachtungsdaten, wie beispielsweise Meldungen von Wetterstationen oder einzelnen Beobachtungen, nicht in hoher Auflösung detektiert werden. Daher wurden für die Untersuchung räumlich und zeitlich hoch aufgelöste, flächendeckende zwei- und dreidimensionale Radardaten des Radarverbunds des Deutschen Wetterdienstes (DWD) verwendet. Zunächst mussten diese Datensätze umfangreichen Korrekturen unterzogen werden, um Fehler und Ungenauigkeiten zu eliminieren. Ebenso erfolgt eine Kombination mit Blitzdaten, um vereinzelte Störechos auszuschließen. Für die korrigierten Radardatensätze, die für Deutschland seit dem Jahr 2005 zur Verfügung stehen, wurden spezielle Methoden zur Erkennung von Hagel entwickelt und getestet. Informationen, ob Hagel am Boden aufgetreten ist, lieferten Schadendaten von Gebäude- und Landwirtschaftsversicherungen. Anschließend wurde auf Basis der zur Verfügung stehenden meteorologischen Messdaten eine Statistik über die Anzahl und Intensität von Hagelgewittern in Deutschland in einer hohen räumlicher Auflösung von 1×1 km2 erstellt (Abb. 1).

Neben der rein statistischen Betrachtung des räumlichen und zeitlichen Auftretens von Hagel erfolgte eine Betrachtung des Zusammenhangs mit meteorologischen Randbedingungen wie den zugehörigen Wetterlagen und des Konvektionspotentials. Ebenso wurde der Einfluss der Orografie auf die Auftretenswahrscheinlichkeit  von Hagelereignissen untersucht. Dabei zeigte sich eine reional unterschiedliche Abhängigkeit der Ereignisse von der Jahreszeit und den orografischen und atmosphärischen Randbedingungen.

Hail_Orografy

 

Abb. 1: Anzahl der Tage (2005-2011), an denen das Hagelkriterium (vertikale Ausdehnung zwischen 0°C und einer bestimmten Radarreflektivität >3,5 km) erreicht wurde. (Puskeiler, 2013).

 

Hagelschadenmodell für Deutschland

Im zweiten Teil des Projektes HARIS-SCM (Hagelrisiko Schadenmodellierung) wird die Schadenwirkung durch Hagelschlag für einzelne Bundesländer genauer bestimmt. Dazu wurde auf der Grundlage des im ersten Teil erstellten Katalogs vergangener Hagelereignisse ein Hagelmodell entwickelt, das Schadendaten mit den aus Radardaten abgeleiteten Hagelparametern verknüpft. Unter Zugrundelegung von Bestandsdaten von Versicherungen können anschießend aus den Schadenfunktionen Gesamtschäden einzelner schwerer Ereignisse sowie erwartete Schäden für bestimmte Wahrscheinlichkeiten (Jährlichkeiten) geschätzt werden. Wichtig ist dabei, dass Faktoren wie die Schadenwirkung der Körner auf die Objekte, die Größenverteilung der Hagelkörner innerhalb eines Gewitters und die Zugrichtung in Kombination zur Lage der Gebäudedächer in dem Modell berücksichtigt werden.

 

Kooperationen

SV Sparkassenversicherung, Stuttgart
Vereinigte Hagelversicherung, Gießen
Willis Research Network (WRN), London
Blitz Informationsdienst von Siemens (BLIDS)
Center for Disaster Management and Risk Reduction Technology (CEDIM)

Publikationen

Brombach, J. (2012): Modifikation der Strömung über Mittelgebirgen und die Auswirkungen auf die räumliche Verteilung hochreichender Konvektion. Diplomarbeit, Institut für Meteorologie und Klimaforschung (IMK-TRO), KIT, 90 S.

Damian, T., 2010: Blitzdichte im Zusammenhang mit Hagelereignissen in Deutschland und Baden-Württemberg. Seminararbeit, Institut für Meteorologie und Klimaforschung (IMK), KIT, 69 S.

Gölz, I., 2011: Analyse der vorkonvektiven Strömungsbedingungen an Hagelschadentagen über Süddeutschland. Seminararbeit, Institut für Meteorologie und Klimaforschung (IMK), KIT, 59 S.

Kugel, P., 2010: Analyse der räumlichen und zeitlichen Entwicklung von Hagelgewittern. Seminararbeit, Institut für Meteorologie und Klimaforschung (IMK), KIT.

Kugel, P. (2012): Analyse der dreidimensionalen Struktur der Radarreflektivität während Hagelereignissen in Baden-Württemberg. Diplomarbeit, Institut für Meteorologie und Klimaforschung (IMK-TRO), KIT.

Kunz, M., und M. Puskeiler, 2010: High-resolution assessment of the hail hazard over complex terrain from radar and insurance data. Meteor. Z., 19, 427-439, DOI:10.1127/0941-2948/2010/0452.

Puskeiler, M., 2009: Analyse der Hagelgefährdung durch Kombination von Radardaten und Schadendaten für Südwestdeutschland. Diplomarbeit, Institut für Meteorologie und Klimaforschung (IMK-TRO), KIT, 107 S.

Marc Puskeiler (2013): Radarbasierte Analyse der Hagelgefährdung in Deutschland. Wiss. Berichte d. Instituts für Meteorologie und Klimaforschung des Karlsruher Instituts für Technologie Band 59, Karlsruhe, Germany, 202 S.