建设全欧龙卷风气候

龙卷风遍及全球,龙卷风攻击城市时,会破坏基础设施和生活象龙卷风在欧洲似然那样不常见,重要的是模拟风险,这样我们才能准备最坏风险Juergen Grieser博士和Phil Haines博士伦敦风险管理解决方案分析各种龙卷风映射方法,希望合并这些方法以制作迄今最精确的欧洲龙卷风风险模型

以欧洲为基地 龙卷风可能永远用不着体验建立预防程序并加固龙卷风很少列入欧洲议程龙卷风在欧洲确实发生,已知在那里造成严重破坏至今欧洲严重缺乏龙卷风研究,只有少数研究覆盖少数国家

需要深入分析欧洲龙卷风概率,绘制频繁龙卷风热点地图并通知政府启动预防龙卷风防御计划Juergen Grieser博士和伦敦风险管理解决方案Phil Haines博士正在利用各种历史观察和再分析数据制作全欧龙卷风概率测图 — — 综合龙卷风气候学

欧龙卷风历史
关于上下文,重要的是理解欧洲在龙卷风历史和科学分析中所处的位置

最后一次伦敦大破是在1091年,约600所房屋被毁1890年法国龙卷风袭击巴黎, 70-200人被龙卷风杀害 1845年蒙维尔被龙卷风袭击仅举欧洲龙卷风暴的例子建房改善后,所有这些市中心都变得更加稠密,潜在破坏成本急剧上升。龙卷风今日攻击城市风险高 — — 光是它就足以提供理由增强欧洲龙卷风预防措施

由於龙卷风相对稀有, 历史记录不完全化, 很难判断城市间活动差异是否代表基本风险的实际差分,

1890年法国龙卷风袭击巴黎, 70-200人被龙卷风杀害 1845年蒙维尔被龙卷风袭击

历史上为单个国家进行了简单分析记录虽然有用,但方法大相径庭,并受人口偏差之苦。实际上,人口分布偏差的国家将能看到并记录龙卷风事件少数迄今仅有一项全欧研究合并这些记录(Groenemeijer和Kühne,2014年)。

通过观察映射
有几个方法预测龙卷风威胁 每种方法都有利弊第一种最显眼技术使用记录目光可视化方法之一是内核平滑技术生成平滑曲线 平均所有相邻数据点仿佛像热映射

格里斯博士和海因斯博士从欧洲严重天气数据库收集信息制作数张地图自ESWD2002年才建立以来,龙卷风报告数目比2002年低得多,分类差强龙卷风用F0-F5测量,F5最具破坏性

生成地图(见图1上层板块)显示,观察到的欧洲龙卷风热点出现在德国、比利时、荷兰、英国南部、意大利北部、巴利阿里群岛、希腊和土耳其南部上方地图会大相径庭, 如果龙卷风没有记录强度评分,同时,不同的观察周期会导致不同结果

内核平滑的一个缺陷是平滑会混淆小尺度特征举个例子,当像意大利这样的常发龙卷风横跨两岸的国家平滑分点时,有两种热点内核曲线重叠的风险,导致高龙卷风风险误分到介于中间的山上。观察数据还严重依赖人口密度和个人评分龙卷风强度的能力,如果不造成损害则难免(欧洲频发区)。

带气候数据映射
比较复杂的方法是通过再分析数据映射数据,即历史气候数据,用今日科学模型处理并重构

CAPE(对冲可用潜在能量)是许多重要成份之一举例说,通过观察CAPE重点,有可能开始突出高危险区CAPE只是多相片片段之一,尚不完全清楚哪些最重要,因为它们都高度交织在一起

Grieser博士和Haines博士用观察数据比较由这些成份组合产生的各种风险分布图让他们理解哪些气象素材与实际龙卷风事件联系最密切

发现单是CAPE并不像描述的其他研究那样紧密地连接龙卷风CAPE下位关系最大CAPE与风剪交互作用也很重要,加强了前几次研究的结果,其中许多以美国为重点。科学家成功锁定重要气象特征 与观察数据完全匹配唯一问题就是地图质量取决于重建数据再分析可靠性

带山映射
if you've seen龙卷风 在流行文化中, 甚至在现实生活中,先前的研究显示,土地地形学,又称oragraphy,对龙卷风发生有影响

可同时测量高地、斜坡和土地粗糙度所观察的每一龙卷风都为该位置提取或映射数据信息可以通过统计模型运算龙卷风预期概率在欧洲,高地、斜坡和土地粗糙性都紧密关联,所有这三个区域都制作相似地图。

然然结果与纯龙卷风观测相匹配, 单靠这种方法完全忽略气候条件, 我们知道气候条件很重要

推理全欧平均每年约180龙卷风

组合地图
最终步骤是采行上述方法,并用统计学综合制作一张地图,准确表示横跨欧洲的龙卷风风险第一,所有报告龙卷风(不包括水喷口)都计算在内,并解决人口偏差问题。要做到这一点,每个国家的报告都标准化地对准`最有代表性的国家',并推断出德国是德国,因为德国记录良好,人口密度大,面积大推理全欧平均每年约180龙卷风

气候预报系统再分析数据通过逻辑回归与观察数据并发这使全欧每0.5摄氏网格极有可能每日龙卷风重新分析数据不完全代表现实取另一套重新分析集(ERA-Ipression)时,对两套数据进行了比较。数据集中的任何根本差异使用“Gausian铃声”来抑制

相邻单元格之间的值也平滑,然后方位数据横跨地图应用这些数据精细每个0.5度网格单元下至多0.1度单元,为每个新0.1度单元提供独立值生成图1下层显示的最后气候学

使用气候学
气候学生成消除了许多问题 前龙卷风绘制方法遍历欧洲国与国之间的严酷区别已经标准化和平滑化分辨率通过使用orphic数据急剧提高,例如将Apenine山暴露为低风险区观察龙卷风事件的人口偏向已经标准化并伴之以重新分析数据

龙卷风气候学只是龙卷风灾难模型的一个组成部分全模型需要整合信息 个体龙卷风脚印大小 计算局部点击率还需要评估风险主体(建筑、土地和人)的脆弱性,以便确定因位置受攻击而造成的损害龙卷风气候学研究构成RMS生成的欧洲严重对冲风暴模型的关键部分灾难模型允许用户,通常是保险行业公司量化接触恶劣天气事件

至今,这是欧洲最著名的龙卷风气候学年复一年,人工观察将增加并改进实时天气数据输入模型,提高精度和精度