Sturmschäden in Europa - Was man aus Schadensdatensätzen lernen kann

Windstürme gehören zu den größten Naturgefahren in West- und Mitteleuropa und haben große Auswirkungen auf die natürliche und vom Menschen geschaffene Umwelt, z.B. durch das Entwurzeln von Bäumen oder die Unterbrechung der Stromversorgung. Informationen über Auswirkungen und Schäden von Windstürmen sind für die Bewertung des Sturmrisikos und die Entwicklung von Anpassungs- und Klimaschutzmaßnahmen unerlässlich. Es gibt verschiedene Arten von Datensätzen, die diese Art von Informationen liefern – von Indizes, die meteorologische Daten und Versicherungsaspekte kombinieren, über Naturkatastrophen-Datenbanken bis hin zu Versicherungsdaten, die auf tatsächlichen Schadensmeldungen von Versicherungsunternehmen basieren. Aber wie vergleichbar sind diese Datensätze? Und was können wir aus den bereitgestellten Informationen lernen?

Um diese Fragen zu beantworten, vergleichen wir Schadensmeldungen und Schätzungen für Windstürme aus fünf Datensätzen: PERILS (Versicherungsdaten), EM-DAT (Naturkatastrophen-Datenbank), XWS, C3S und LI3D (meteorologische Indizes). Insbesondere untersuchen wir die Unterschiede und Gemeinsamkeiten in Bezug auf die gemeldeten Ereignisse, die Anzahl der Stürme pro Winter und die Rangfolge bestimmter Ereignisse in 21 europäischen Ländern.

Für den Zeitraum Oktober 1999 bis März 2022 wurden insgesamt 94 Sturmereignisse gemeldet: 56 dieser Ereignisse (~ 60 %) traten nur in einzelnen Datensätzen auf, während lediglich 11 Ereignisse (< 15 %) in allen Datensätzen dokumentiert wurden. Daher stimmen die Datensätze im Allgemeinen nicht überein, was die Anzahl der extremen Stürme pro Winter (siehe Abb. 1) und die durchschnittliche Sturmhäufigkeit betrifft. Dabei sind die Zahlen bei den meteorologischen Indizes (insbesondere C3S und LI3D) in der Regel höher als bei den Versicherungsdaten. Außerdem variiert die Rangfolge bestimmter Sturmereignisse zwischen den Datensätzen sowohl auf europäischer als auch auf Länderebene (siehe Abb. 2). Nur einzelne, typischerweise sehr starke Ereignisse wie Kyrill im Jahr 2007 weisen eine vergleichbare Rangfolge in den verschiedenen Datensätzen auf. Die Unterschiede in der Rangfolge können jedoch verringert werden, wenn man sich auf die gemeinsamen Ereignisse in den Datensätzen konzentriert.

Im Allgemeinen bieten die Datensätze unterschiedliche Sichtweisen auf die Auswirkungen von Windstürmen in West- und Mitteleuropa. Dies könnte beispielsweise genutzt werden, um Sturmschäden einen Unsicherheitsbereich zuzuordnen oder um zu prüfen, welche Merkmale für die Kalibrierung von Sturmmodellen relevant sind. Wir kommen zu dem Schluss, dass nur eine Kombination verschiedener Datensätze ein repräsentatives Bild der Auswirkungen von Stürmen liefern kann.

Die Studie wurde auf einer Pressekonferenz auf der EGU 2024 vorgestellt: https://www.youtube.com/watch?v=YEWnBalFV_o

Moemken J, Messori G, Pinto JG (2024) Windstorm losses in Europe – What to gain from damage datasets. Weather and Climate Extremes, 44, 100661, https://doi.org/10.1016/j.wace.2024.100661.

Julia Mömken und Joaquim Pinto, AG “Regionales Klima und Wettergefahren”