Einfluss der El Niño - Southern Oscillation auf die Eintrittswahrscheinlichkeit von Starkniederschlägen an der Pazifikküste Nordamerikas

Kurzfassung

Effects of the El Niño - Southern Oscillation (ENSO) on heavy precipitation at the west coast of the USA and Mexico and on associated reinsured losses are investigated. The impacts of ENSO show up primarily in the cold season, while Fourier analysis shows that variability of heavy precipitation on the whole annual cycle is not dominated by an ENSO-timescale in this region. Probabilities are calculated for several levels of above-average course of the winter-season following El Niño-, neutral and La Niña-conditions earlier in the year. The ENSO-status is derived from anomalies of Sea Surface Temperature- (SST-)anomalies - measured in three varying, so called Niño-areas. It shows that a determination of the ENSO-status by means of SST-anomalies out of the Niño4-area, which is situated in the tropical central-pacific, is better suited to make forecasts at maximized lead-times, than a ENSO-status-determination via SST-anomalies out of the other two areas, which are located farer east (Niño3 and Niño3.4). Furthermore Cox Regression-models provide exceedance probabilities for fine-graded precipitation frequency thresholds and additionally estimates of the uncertainty of the results. The predictions match qualitative with other observations: The models forecast a higher frequency of heavy precipitation if the SST in the central pacific region is higher than normal. Forecasts of a single expectation value seem to be of limited use since the variability of heavy precipitation can only be explained to about a fifth by central-pacific SSTs. Although heavy precipitation and losses are far from being perfect correlated, an examination of lossdata yields qualitative similar results to the precipitation-data: An increase of losses in the south-western USA in winter, following above-average SSTs in the central Pacific in the previous summer. Die vorliegende Arbeit untersucht den Einfluss der El Niño - Southern Oscillation (ENSO) auf Starkniederschläge an der US-amerikanischen und mexikanischenWestküste und die damit verbundenen rückversicherungsrelevanten Schäden. Die Auswirkungen von ENSO treten vor allem im Winter zu Tage, während Fourieranalysen zeigen, dass der Starkniederschlag über das ganze Jahr betrachtet im Südwesten der USA und Nordwesten Mexikos keine dominante Variabilität auf der ENSO-Zeitskala aufweist. Wahrscheinlichkeiten für mehrere Stufen überdurchschnittlichen Verlaufs derWintersaison in Folge von El Niño-, neutralen und La Niña-Bedingungen früher im Jahr werden berechnet. Der ENSO-Status bestimmt sich dabei über Anomalien der Meeresoberflächentemperatur (Sea Surface Temperature, SST), gemessen in drei variierenden sog. Niño-Gebieten. Es zeigt sich, dass eine Bestimmung des ENSOStatus mittels SST-Anomalien aus dem im tropischen Zentral-Pazifik gelegenen Niño4-Gebiet besser geeignet ist, um bei möglichst langen Vorlaufzeiten Vorhersagen zu machen, als eine Bestimmung über SST-Anomalien aus den anderen beiden, weiter östlich gelegenen Gebieten (Niño3 und Niño3.4). Regressionsmodelle nach Cox liefern des Weiteren die Wahrscheinlichkeit für die Überschreitung von fein abgestuften Extremniederschlagshäufigkeiten und eine zugehörige Einschätzung der Unsicherheiten. Qualitativ entsprechen die Vorhersagen anderen Beobachtungen: Das Modell prognostiziert erhöhte Niederschlagshäufigkeiten einige Monate im Voraus, falls die Meeresoberflächentemperatur in der Zentralpazifikregion erhöht ist. Die Vorhersage eines einzelnen Erwartungswertes scheint jedoch nur beschränkt sinnvoll, da die große Variabilität der Starkniederschläge nur zu etwa einem Fünftel durch die SST im Zentral-Pazifik erklärt werden kann. Obwohl Starkniederschläge und Schäden weit davon entfernt sind, perfekt miteinander zu korrelieren, liefert eine Betrachtung der Schadendaten qualitativ ähnliche Ergebnisse wie die der Niederschlagsdaten: Im Südwesten der USA nehmen die Schäden im Winter bei einer Erhöhung der SST zu.