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Als sehr geeignet zur Ableitung einer Statistik der Wetterlagen hat sich die Clusteranalyse er-
wiesen, bei der die große Anzahl der in einem langen Zeitraum vorkommenden Kombinatio-
nen von Windgeschwindigkeit, Windrichtung und Stabilität in Cluster einteilen lässt. Bei die-
ser Einteilung wird die Übereinstimmung der Häufigkeitsverteilung der Originaldaten (Zeitrei-
hen der Reanalysedaten) mit der Verteilung der Clusterdaten optimiert. Simulationen werden
nur für die einzelnen Cluster durchgeführt, was eine erhebliche Rechenzeitersparnis bedeutet.
Bei Kenntnis der Häufigkeit der einzelnen Cluster kann dann durch Kombination der Wind-
felder für jedes einzelne Cluster und der jeweiligen Häufigkeit das mittlere Windfeld bestimmt
werden. Die Anzahl der Einzelereignisse in jedemCluster bestimmt dessen jeweiliges Gewicht.
Als Beispiel zeigt die Abb.
3.8
alle in einer Zeitreihe vorkommenden Kombinationen der Wind-
geschwindigkeit undWindrichtung (dunkle Punkte) und die daraus abgeleiteten Cluster (helle
Quadrate). Das Prinzip des statistisch-dynamischen Downscaling ist in Abb.
3.9
gezeigt.
Zeitreihe des geostrophischen Windes
Windgeschwindigkeit und -richtung
Klassifikation
z.B. Clusteranalyse
Mesoskala-Simulationen
Clusterhäufigkeit
eine Simulation pro Cluster
Clustergewicht
Windverteilung für
jedes Cluster
Clustergewicht
X
Clusterhäufigkeit
Bild 3.9
Skizze des Verfahrens des
statistisch-dynamischen Downscaling
Clustergewicht
Die einzelnen Cluster werden in einer Kaskade mit unterschiedlicher räumlicher Auflösung
gerechnet (genestetes Modell), weil beispielsweise der Sprung von der groben Auflösung der
NCEP/NCAR hin zu einer sehr hohen Auflösung von z. B. einigen hundert Metern numerisch
instabil wäre. Die Abb.
3.10
zeigt die verschiedenen Ebenen des Downscaling bis hinunter zu
einer Auflösung von 5 km über Deutschland. Während die Reanalysedaten eine Auflösung von
etwa 250 km haben, beträgt die Auflösung der 1. Ebene 135 km, der 2. Ebene 45 km, der 3. Ebe-
ne 15 km und der letzten Ebene 5 km. Die jeweils verwendete Orografie als untere Randbedin-
gung ist in Abb.
3.11
dargestellt. Ein vergleichbares Bild ergibt sich für die Landnutzung.
Das Ergebnis einer solchen Simulation kann dann das mittlere Feld der Windgeschwindigkeit
in 100 mHöhe für den Zeitraum 1990 bis 2006 sein wie es in Abb.
3.12
dargestellt ist.