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CE:LLO

Projektname:CE:LLO - Compound Events: muLtivariate statisticaL mOdelling (Volkswagenstiftung)
ProjektleiterIn:Douglas Maraun, Universität Graz (Gesamtleitung)
Martin Widmann, University of Birmingham
Mathieu Vrac, LSCE Gif-sur-Yvette

Projektteam:

Emanuele Bevacqua (Doktorand)

PartnerInnen:

Universität Graz
University of Birmingham
Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement

Fördergeber:

Volkswagenstiftung

Dauer:Nov. 2014 - Oct. 2017

 

Abstrakt:
Sogenannte Compound-Ereignisse (CEs) sind bedeutsame Extremereignisse, die durch das gemeinsame Auftreten mehrerer beitragender Ereignisse entstehen. Typische Beispiele sind Dürren in Kombination mit Hitzewellen oder Starkniederschläge während Sturmfluten. Um die komplette Abhängigkeitsstruktur von CEs zu beschreiben und ihre Stärke korrekt abzuschätzen, sind multivariate statistische Modelle notwendig. Um die physikalischen Prozesse, die der Struktur von CEs zugrundeliegen, zu verstehen, ist es weiterhin nötig physikalische Prädiktoren in das Modell zu integrieren. Letztere geben auch einen Einblick in die zeitliche Variabilität von CEs und ihrer Abhängigkeitsstruktur. Bisher wurden noch keine multivariaten statistischen Modelle mit Prädiktoren zur Beschreibung von CEs formuliert. Im CE:LLO Projekt werden wir auf der Expertise aus seinem Vorgängerprojekt PLEIADES aufbauen. Basierend auf sogenannten Pair Copula Constructions werden wir ein multivariates Modell mit Prädiktoren entwickeln, um die Struktur von CEs und ihre zeitliche Variabilität zu beschreiben. Das Modell wird auf eine große Klasse von CEs anwendbar sein. Im CE:LLO Projekt werden wir es auf die oben genannten Beispiele anwenden. Anhand von Beobachtungsdaten werden wir die Stärke, Variabilität und zugrundeliegenden physikalischen Prozesse von CEs analysieren. Simulationen von CEs mit dynamisch regionalisierten globalen Klimamodellen werden evaluiert werden und potentielle zukünftige Änderungen von CEs werden analysiert werden.

Assoz. Prof. Dr.

Douglas Maraun

Telefon:+43 316 380 - 8448


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