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Serial clustering of intense European storms

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This study has investigated how the clustering of wintertime extra-tropical cyclones depends on the vorticity intensity of the cyclones, and the sampling time period over which cyclone transits are counted. Clustering is characterized by the dispersion (ratio of the variance and the mean) of the counts of eastward transits of cyclone tracks obtained by objective tracking of 850 hPa vorticity features in NCEP-NCAR reanalyses. The counts are aggregated over non-overlapping time periods lasting from 4 days up to 6 month long October-March winters over the period 1950–2003. Clustering is found to be largest in the exit region of the North Atlantic storm track (i.e. over NE Atlantic and NW Europe). Furthermore, it increases considerably for the intense cyclones, for example, the dispersion of the 3-monthly counts near Berlin increases from 1.45 for all cyclones to 1.80 for the 25 % most intense cyclones. The dispersion also increases quasi-linearly with the logarithm of the length of the aggregation period, for example, near Berlin the dispersion is 1.08, 1.33, and 1.45 for weekly, monthly, and 3-monthly totals, respectively. The increases and the sampling uncertainties in dispersion can be reproduced using a simple Poisson regression model with a time-varying rate that depends on large-scale teleconnection indices such as the North Atlantic Oscillation, the East Atlantic Pattern, the Scandinavian pattern, and the East Atlantic/West Russia pattern. Increased dispersion for intense cyclones is found to be due to the rate becoming more dependent on the indices for such cyclones, whereas increased dispersion for longer aggregation periods is related to the small amounts of intraseasonal persistence in the indices. Increased clustering with cyclone intensity and aggregation period has important implications for the accurate modelling of aggregate insurance losses.

Die vorliegende Studie analysiert den Zusammenhang zwischen der seriellen Häufung von winterlichen extratropischen Zyklonen und der Wirbelstärkeintensität der Zyklonen sowie der Länge des Zeitintervalls, über das die Zyklonendurchgänge akkumuliert werden. Dabei wird die serielle Häufung charakterisiert durch die statistische Dispersion (dem Quotienten aus Varianz und Mittelwert) in der Anzahl der ostwärts ziehenden Zyklonen. Diese Anzahl kann durch objektive Verfolgung der Eigenschaften der 850 hPa-Wirbelstärke in NCEP-NCAR-Reanalysen ermittelt werden. Die Akkumulation der Anzahl erfolgt über disjunkte Zeitintervalle von minimal 4 Tagen bis maximal 6 Monaten (Oktober bis März) im Zeitraum von 1950 bis 2003. Die serielle Häufung ist am größten im Endgebiet des nordatlantischen Sturmkorridors (nordöstlicher Atlantik und nordwestliches Europa). Ausserdem kann ein erheblicher Zuwachs der seriellen Häufung bei stärkeren Zyklonen beobachtet werden; so wächst zum Beispiel die statistische Dispersion in der Anzahl der Zyklonen bei 3-Monats-Zeitintervallen von 1,45 für alle Zyklonen auf 1,80 für die 25 % stärksten Zyklonen an. Des weiteren wächst die statistische Dispersion etwa linear mit dem Logarithmus der Länge des Akkumulationszeitintervalls; nahe Berlin beträgt die statistische Dispersion zum Beispiel 1,08 für Wochen-, 1,33 für Monats-, und 1,45 für 3-Monats-Zeitintervalle. Sowohl die Zunahme als auch die Unsicherheit der statistischen Dispersion kann reproduziert werden mittels einfacher Poisson-Regressions-Modelle mit zeitabhängigen Raten, welche wiederum von großskaligen Telekonnektionsindizes (Nordatlantische Oszillation, Ostatlantisches Muster, Skandinavisches Muster und Ostatlantisches/Westrussisches Muster) abhängen. Die zunehmende statistische Dispersion bei starken Zyklonen kann durch die zunehmende Abhängigkeit dieser Raten von den Telekonnektionsindizes erklärt werden, wohingegen die zunehmende statistische Dispersion bei zunehmender Länge des Akkumulationszeitintervalls durch die langreichweitige serielle Korrelation der Telekonnektionsindizes erklärt wird. Zunehmende serielle Häufung bei zunehmender Zyklonenstärke und Länge des Akkumulationszeitintervalls spielt eine wichtige Rolle bei der zuverlässigen Modellierung von akkumulierten Versicherungsschäden.
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Document Type: Research Article

Publication date: 2009-08-01

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