A new validation scheme for the evaluation of multiparameter fields

On the basis of an extended cluster analysis algorithm, we present a new validation method for the evaluation of simulation experiments characterized by more than one parameter. This method allows the assessment of any parameter combination in space and time. As an example for the effectiveness of the algorithm, the results of two regional climate model runs and observational data have been tested and interpreted

Projections of global warming-induced impacts on winter storm losses in the German private household sector

We present projections of winter storm-induced insured losses in the German residential building sector for the 21st century. With this aim, two structurally most independent downscaling methods and one hybrid downscaling method are applied to a 3-member ensemble of ECHAM5/MPI-OM1 A1B scenario simulations. One method uses dynamical downscaling of intense winter storm events in the global model, and a transfer function to relate regional wind speeds to losses. The second method is based on a reshuffling of present day weather situations and sequences taking into account the change of their frequencies according to the linear temperature trends of the global runs. The third method uses statistical-dynamical downscaling, considering frequency changes of the occurrence of storm-prone weather patterns, and translation into loss by using empirical statistical distributions. The A1B scenario ensemble was downscaled by all three methods until 2070, and by the (statistical-) dynamical methods until 2100. Furthermore, all methods assume a constant statistical relationship between meteorology and insured losses and no developments other than climate change, such as in constructions or claims management. The study utilizes data provided by the German Insurance Association encompassing 24 years and with district-scale resolution. Compared to 1971–2000, the downscaling methods indicate an increase of 10-year return values (i.e. loss ratios per return period) of 6–35 % for 2011–2040, of 20–30 % for 2041–2070, and of 40–55 % for 2071–2100, respectively. Convolving various sources of uncertainty in one confidence statement (data-, loss model-, storm realization-, and Pareto fit-uncertainty), the return-level confidence interval for a return period of 15 years expands by more than a factor of two. Finally, we suggest how practitioners can deal with alternative scenarios or possible natural excursions of observed losses

Hantaviren und Nagetiere in Deutschland: Das Netzwerk "Nagetier-übertragene Pathogene"

Hantavirus-Infektionen sind in Deutschland seit etwa 25 Jahren bekannt. Die durchschnittliche Antikörperprävalenz in der Bevölkerung liegt bei ca. 1 bis 2%. Nach Einführung der Meldepflicht im Jahr 2001 sind jährlich durchschnittlich etwa 70 bis 240 Fälle gemeldet worden. Im Jahr 2005 und insbesondere im Jahr 2007 ist jedoch ein deutlicher Anstieg der Zahl der gemeldeten Fälle registriert worden. Die am meisten betroffenen Regionen lagen in den Bundesländern Baden-Württemberg, Bayern, Nordrhein-Westfalen und Niedersachsen. Im Gegensatz zur gut dokumentierten Situation beim Menschen ist die Kenntnis der geografischen Verbreitung und Häufigkeit von Hantavirus-Infektionen in den Nagetier-Reservoiren und deren Schwankungen sehr begrenzt. Aus diesem Grund wurde in Deutschland das Netzwerk „Nagetier-übertragene Pathogene“ etabliert, das interdisziplinäre Untersuchungen zur Nagetier-Populationsdynamik, Prävalenz und Evolution von Hantaviren und anderen Nagetier-assoziierten Zoonoseerregern und den zugrunde liegenden Mechanismen sowie deren Auswirkungen auf die Häufigkeit humaner Infektionen erlaubt. Ein Monitoring von Hantaviren in Nagetieren wurde in Endemiegebieten (Baden-Württemberg, Bayern, Nordrhein-Westfalen, Niedersachsen) und Regionen mit einer geringen Zahl humaner Fälle (Mecklenburg-Vorpommern, Brandenburg, Sachsen, Sachsen-Anhalt, Thüringen, Schleswig-Holstein, Hessen, Rheinland-Pfalz) initiiert. Insgesamt wurde eine breite geographische Verbreitung des Puumalavirus (PUUV) in Rötelmäusen und des Tulavirus in Microtus-Mäusen dokumentiert. Dobrava-Belgrad-Virus-positive Apodemus-Mäuse wurden bisher ausschließlich in Brandenburg, Mecklenburg-Vorpommern und Niedersachsen gefunden. In den Hantavirus-Ausbruchsgebieten in Baden-Württemberg, Bayern, Nordrhein-Westfalen und Niedersachsen wurde bei Rötelmäusen eine hohe PUUV-Prävalenz beobachtet. Initiale Longitudinalstudien in Nordrhein-Westfalen (Stadt Köln), Bayern (Niederbayern) und Niedersachsen (ländliche Region bei Osnabrück) zeigten ein stabiles Vorkommen des PUUV in den Rötelmaus-Populationen. Neben den Untersuchungen zu Hantaviren ist auch mit Studien zum Vorkommen von anderen Nagetier-assoziierten Zoonoseerregern begonnen worden. Die begonnenen Longitudinalstudien werden Schlussfolgerungen zur Evolution von Hantaviren und anderen Nagetierassoziierten Erregern und zu Veränderungen in deren Häufigkeit und Verbreitung ermöglichen. Diese Untersuchungen werden zukünftig eine verbesserte Risikoabschätzung für die Gefährdung der Bevölkerung ermöglichen, die auch die möglichen zukünftigen Klimawandel-bedingten Veränderungen in der Epidemiologie Nagetier-assoziierter Zoonoseerreger berücksichtigt

Hantaviren und Nagetiere in Deutschland: Das Netzwerk „Nagetier-übertragene Pathogene”

ZusammenfassungHantavirus-Infektionen sind in Deutschland seit etwa 25 Jahren bekannt. Die durchschnittliche Antikörperprävalenz in der Bevölkerung liegt bei ca. 1 bis 2%. Nach Einführung der Meldepflicht im Jahr 2001 sind jährlich durchschnittlich etwa 70 bis 240 Fälle gemeldet worden. Im Jahr 2005 und insbesondere im Jahr 2007 ist jedoch ein deutlicher Anstieg der Zahl der gemeldeten Fälle registriert worden. Die am meisten betroffenen Regionen lagen in den Bundesländern Baden-Württemberg, Bayern, Nordrhein-Westfalen und Niedersachsen. Im Gegensatz zur gut dokumentierten Situation beim Menschen ist die Kenntnis der geografischen Verbreitung und Häufigkeit von Hantavirus-Infektionen in den Nagetier-Reservoiren und deren Schwankungen sehr begrenzt. Aus diesem Grund wurde in Deutschland das Netzwerk „Nagetier-übertragene Pathogene“ etabliert, das interdisziplinäre Untersuchungen zur Nagetier-Populationsdynamik, Prävalenz und Evolution von Hantaviren und anderen Nagetier-assoziierten Zoonoseerregern und den zugrunde liegenden Mechanismen sowie deren Auswirkungen auf die Häufigkeit humaner Infektionen erlaubt. Ein Monitoring von Hantaviren in Nagetieren wurde in Endemiegebieten (Baden-Württemberg, Bayern, Nordrhein-Westfalen, Niedersachsen) und Regionen mit einer geringen Zahl humaner Fälle (Mecklenburg-Vorpommern, Brandenburg, Sachsen, Sachsen-Anhalt, Thüringen, Schleswig-Holstein, Hessen, Rheinland-Pfalz) initiiert. Insgesamt wurde eine breite geographische Verbreitung des Puumalavirus (PUUV) in Rötelmäusen und des Tulavirus in Microtus-Mäusen dokumentiert. Dobrava-Belgrad-Virus-positive Apodemus-Mäuse wurden bisher ausschließlich in Brandenburg, Mecklenburg-Vorpommern und Niedersachsen gefunden. In den Hantavirus-Ausbruchsgebieten in Baden-Württemberg, Bayern, Nordrhein-Westfalen und Niedersachsen wurde bei Rötelmäusen eine hohe PUUV-Prävalenz beobachtet. Initiale Longitudinalstudien in Nordrhein-Westfalen (Stadt Köln), Bayern (Niederbayern) und Niedersachsen (ländliche Region bei Osnabrück) zeigten ein stabiles Vorkommen des PUUV in den Rötelmaus-Populationen. Neben den Untersuchungen zu Hantaviren ist auch mit Studien zum Vorkommen von anderen Nagetier-assoziierten Zoonoseerregern begonnen worden. Die begonnenen Longitudinalstudien werden Schlussfolgerungen zur Evolution von Hantaviren und anderen Nagetierassoziierten Erregern und zu Veränderungen in deren Häufigkeit und Verbreitung ermöglichen. Diese Untersuchungen werden zukünftig eine verbesserte Risikoabschätzung für die Gefährdung der Bevölkerung ermöglichen, die auch die möglichen zukünftigen Klimawandel-bedingten Veränderungen in der Epidemiologie Nagetier-assoziierter Zoonoseerreger berücksichtigt

Changes in the variability and periodicity of precipitation in Scotland

This paper analyses the temporal and spatial changes in the amount and variability of rainfall in Scotland. The sequential Mann–Kendall test reveals that total annual precipitation has increased across Scotland since the 1970s with increasing trends in variability beginning between the mid-1960s and the mid-1970s. Whilst temporally consistent increasing trends in precipitation totals prevail in the West, many weather stations in the East have experienced subsequent trend turning points in the following two decades, explaining the larger magnitude of the trends in western Scotland in recent decades. Trend analyses on six measures of rainfall variability indicate an increase in rainfall variability during the period 1961–2000, as measured by the intra-annual variance, the winter to summer precipitation ratio and the annual cumulative sum range, with decreasing trends observed in the number of dry days. Periodicities associated with the North Atlantic Oscillation and the Atlantic Multidecadal Oscillation could explain the observed temporal variability of rainfall

Reliability of regional climate model simulations of extremes and of long-term climate

International audienceWe present two case studies that demonstrate how a common evaluation methodology can be used to assess the reliability of regional climate model simulations from different fields of research. In Case I, we focused on the agricultural yield loss risk for maize in Northeastern Brazil during a drought linked to an El-Niño event. In Case II, the present-day regional climatic conditions in Europe for a 10-year period are simulated. To comprehensively evaluate the model results for both kinds of investigations, we developed a general methodology. On its basis, we elaborated and implemented modules to assess the quality of model results using both advanced visualization techniques and statistical algorithms. Besides univariate approaches for individual near-surface parameters, we used multivariate statistics to investigate multiple near-surface parameters of interest together. For the latter case, we defined generalized quality measures to quantify the model's accuracy. Furthermore, we elaborated a diagnosis tool applicable for atmospheric variables to assess the model's accuracy in representing the physical processes above the surface under various aspects. By means of this evaluation approach, it could be demonstrated in Case Study I that the accuracy of the applied regional climate model resides at the same level as that we found for another regional model and a global model. Excessive precipitation during the rainy season in coastal regions could be identified as a major contribution leading to this result. In Case Study II, we also identified the accuracy of the investigated mean characteristics for near-surface temperature and precipitation to be comparable to another regional model. In this case, an artificial modulation of the used initial and boundary data during preprocessing could be identified as the major source of error in the simulation. Altogether, the achieved results for the presented investigations indicate the potential of our methodology to be applied as a common test bed to different fields of research in regional climate modeling