Das hydrometeorologische Wort zur Woche #Dürre #Trockenheit

Heuer geistern, wahrscheinlich getriggert durch aktuelle Einzelereignisse wie die 2018er-Trockenheit, die aktuelle (Noch-)Trockenheit oder lokal verheerende Starkregen/Sturzfluten wie im Vogtland im Mai 2018, argumentativ-kausale Verbindungen zwischen solcherlei Ereignissen und dem Klimawandel in den (v.a. sozialen) Medien herum (teilweise in Ausprägungen wie #Klimakrise). Manchmal scheint es so, als wird da einfach mal “einer rausgehauen”.

Nur mal eines von unzähligen Beispielen:

Das ist ziemlich unwissenschaftlich. Warum, will ich im Folgenden kurz darlegen.

Extremereignisse sind in zweierlei Hinsicht extrem: Sie sind erstens selten und zweitens gehen Sie u.U. mit spürbaren Auswirkungen für die Betroffenen einher (sog. Low Probability/High Impact Events). Beides ist für eine objektive Wahrnehmung durch uns Menschen herausfordernd; etwas, was sehr selten ist und uns gleichzeitig schadet, wirkt zunächst eher emotional und subjektiv auf uns.

Problematisch wird es, wenn diese Subjektivität sich in der Argumentation niederschlägt. Nehmen wir das Beispiel Niederschlag/Starkregen. Dieser Tage bin ich zufällig beim Aufräumen auf einen alten Ausdruck aus unserem Frühwarnprojekt gestoßen (siehe Bild). Er zeigt die Häufigkeit nach Schwellenwerten klassifizierter 6-h-Summen des Gebietsniederschlages für eines “unserer” 16 Frühwarngebiete integral für einen 3-Jahres-Zeitraum.

Es sind diverse Niederschlagsprodukte dargestellt; widmen wir uns nur mal den Niederschlagsmessdaten (schwarze Balken). Nicht dargestellt/ausgewertet sind all jene 6-h-Intervalle, in denen kein Regen vorhanden war (0 mm).

Häufigkeit nach Schwellenwerten klassifizierter 6-h-Summen des Gebietsniederschlages (logarithmierte Ordinate!)

Wir ersehen folgende Häufigkeiten bestimmter Niederschlagsereignisse innerhalb des dreijährigen Betrachtungszeitraumes:

Schwellenwert                 Häufigkeit
0,1 mm                                > 1000
1 mm                                    > 500
2 mm                                    > 300
5 mm                                    > 100
10 mm                                  > 30
15 mm                                  ~ 9
20 mm                                  ~ 4
25 mm                                  ~ 2
30 mm                                  0

Jetzt muss man noch wissen, dass eigentlich erst in den 1990er/2000er-Jahren flächendeckend angefangen wurde, mit sub-täglichen Auflösungen Niederschlag zu erfassen (meist stündlich) und dass erst das Wetterradar, was in Deutschland seit rund 20 Jahren verfügbar ist, auch eine sub-stündliche und vor allem räumlich gut aufgelöste Niederschlagsquantifizierung zulässt.

Gehen wir also mal bestenfalls davon aus, dass wir z.B. 30 Jahre “gute” Kenntnis über das sub-tägliche Niederschlagsgeschehen hätten* und damit eine Datenbasis, mit der man Statistik machen könnte, und extrapolieren wir mal die o.g. Häufigkeiten des 3-jährigen Betrachtungszeitraumes (Faktor 10), so stellen wir fest, dass beispielsweise die Ereignisse > 20 mm in 6 h geschätzt 60 mal in unserer 30-jährigen Basisperiode auftauchen müssten. Das sind größenordnungsmäßig 60 mal 6 h von 30 Jahren (bzw. von 43.800 6-h-Intervallen) – also haben wir ein “Signal” für die in Rede stehenden Ereignisse in ca. 0,14 % der Fälle.

*Steht hier im Konjunktiv, denn die raum-zeitliche Erfassung des Niederschlags ist weder mit Stationsmessungen, noch mit Radar ohne Unsicherheiten zu haben. Aber das ist ein anderes Thema…

Auch ohne statistischen Signifikanztest sehen wir, dass es einen massiven Stichprobeneffekt gibt. Das heißt NICHT, dass wir mit den Daten keine Statistik machen können – das geht schon und ist auch gut so. Zum Beispiel macht der DWD die als KOSTRA bekannte “Koordinierte Starkniederschlagsregionalisierung und -auswertung”. Was es hingegen heißt ist, dass statistische Schätzungen auf der beschriebenen Datenbasis mit erheblichen Schätzfehlern behaftet sein MÜSSEN!

Auch das ist nicht weiter schlimm. Schlimm wird es nur, wenn aktuelle, empirische Beobachtungen (a.k.a. Extremereignisse) in ihrer Ausprägung einer ÄNDERUNG ihres Häufigkeitsverhaltens (a.k.a. stattfindender Klimawandel) zugeschrieben werden und eben nicht auch vor dem Hintergrund der oben angesprochenen Schätzunsicherheiten bezüglich der Eigenschaften der Grundgesamtheit diskutiert werden. Schätzunsicherheiten werden vor allem bei Untersuchung sub-täglicher Niederschlagsdaten stets um Größenordnungen stärker wirken, als Änderungssignale der Grundgesamtheit.

Die bis hierhin gemachten Aussagen bezüglich Starkregen beziehen sich explizit auf sub-tägliche Daten (welche aber nun mal notwendig sind, um das Thema “lokale Starkregen mit Hochwasser” zu betrachten).

Ähnlich schwierig sieht es hinsichtlich Trockenheits-Ereignissen (wie 2018) aus. Hier gilt zunächst dasselbe: Bei extremen/seltenen Ereignissen wird es sehr vage, diese einer geänderten/instationären Klimatologie zuzuschreiben.

Beispielsweise schreiben dazu Seneviratne et al. im IPCC SREX 2012 bezüglich bisher beobachtbarer Veränderungen (“Observed Changes”) im Häufigkeitsregime von Trockenheiten:

In Europe, there is medium confidence regarding increases in dryness based on some indices in the southern part of the continent, but large inconsistencies between indices in this region, and inconsistent or statistically insignificant trends in the rest of the continent (Table 3-2). Although Dai et al. (2004) found an increase in dryness for most of the European continent based on PDSI, Lloyd-Hughes and Saunders (2002) and van der Schrier et al. (2006b) concluded, based on the analysis of SPI and self-calibrating PDSI for the 20th century (for 1901-1999 and 1901-2002, respectively), that no statistically significant changes were observed in extreme and moderate drought conditions in Europe [with the exception of the Mediterranean region in van der Schrier et al. (2006b)]. Sheffield and Wood (2008a) also found contrasting dryness trends in Europe, with increases in the southern and eastern part of the continent, but decreases elsewhere.

Auch hier zeigt sich also ein eher heterogenes, statistisch eher insignifikantes Bild. Also noch mal als “Lehrsatz”: Gerade bei Extremereignissen (welche naturgemäß stets stark wahrgenommen werden) ist es aus statistischer Sicht oftmals nicht zulässig, daraus abzuleiten, dass sich das zu Grunde liegende Häufigkeitsregime verändert hätte. Oder etwas salopper formuliert: Ein Einzelereignis ist mitnichten ein Beleg für den Klimawandel.

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