Motivation:

Hagelstürme bilden in vielen Teilen der Welt eines der größten atmosphärischen Risiken. Während sie in Nordamerika am häufigsten beobachtet und untersucht werden, kommen sie beispielsweise auch in Mitteleuropa, und anderen Regionen der mittleren Breiten oft vor. So kann der versicherte Hagelschaden in Einzelfällen hunderte Millionen Euro betragen. Im Vergleich zu anderen atmosphärischen Gefahren betreffen Hagelstürme nur kleine Gebiete. Zusammen mit der geringen lokalen Häufigkeit bedeutet dies, das wenig über die relative Verteilung von Gefährdung und Risikos bekannt ist. Gleiches gilt für die atmosphärischen Bedingungen im Umfeld der schweren Gewitter, in denen Hagel entsteht. Aufgrund des hohen, aber unsicheren Risikopotenzials besteht ein großes Interesse an diesem Thema in der Versicherungswirtschaft. Wissen über Häufigkeit und Schweregrad von Hagel verhilft Akteuren im Versicherungsmarkt zu solideren Schätzungen der erforderlichen Prämien.
 

Projektaktivitäten:

Für Europa, Australien, Südafrika und Südamerika wurden im Rahmen des Projekts stochastische Modelle zur Beschreibung von Häufigkeit, Ausmaß und Schwere von Hagelereignissen erstellt. Die Forschung am KIT konzentriert sich auf die Gefahrenkomponente des Risikomodells. In Kollaboration mit NASA werden hagelerzeugende Gewitter mithilfe von Satellitendaten identifiziert. Für Details siehe Publikationen unten. Die Methode liefert einen räumlich homogenen und langzeitlichen Ereignisdatensatz. Stochastische Modellierung der Häufigkeit, Länge, Breite und Schwere von Hagelereignissen erlaubt es dann, eine große Anzahl potenzieller Hagelstürme zu erzeugen, die in einem Zeitraum von mehreren tausend Jahren erwartet werden. Diese Ereignisdatensätze können dann mit Versicherungsportfolios kombiniert werden, um Schadensummen für bestimmte Wiederkehrperioden zu schätzen.

Neben der Hagel Modellierung befasst sich das Projekt mit relevanten Forschungsfragen für den Versicherungssektor. Die vorherrschenden atmosphärischen Bedingungen und Prozesse bei Hagelereignissen werden untersucht, besonders bei starken "tail" events in Zusammenhang mit Superzellen. Weiterhin steht der Einfluss des Klimawandels auf Hagelbildung im Fokus.

Partner:

Willis Research Network:

Willis Towers Watson gehört zu den weltweit führenden Unternehmen in den Bereichen Advisory, Broking und Solutions. Über das Willis Research Network (WRN), das 2006 gegründet wurde, arbeitet es mit einem Netzwerk von derzeit 50 öffentlichen Forschungseinrichtungen weltweit zusammen. Das WRN organisiert gemeinsame Workshops mit Beteiligung von Kunden, finanziert Mitarbeiter als Willis Research Fellows an den Partnereinrichtungen und veranstaltet regelmäßige individuelle Arbeitstreffen mit den verschiedenen Partnern. Dr. Heinz Jürgen Punge war von 2012 bis 2022 Willis Research Fellow am KIT. Seitdem wurde die Stelle von Dr. Jannick Fischer übernommen.

NASA Langley Forschungszentrum:

NASA Langley ist eine große öffentliche Forschungseinrichtung in den USA. Im Zusammenhang mit diesem Projekt wurden Algorithmen weiterentwickelt, die Gewitterwolken in Satellitendaten präzise identifizieren können.

Projektdauer:

Das Projekt startete im Juni 2012 auf unbegrenzte Dauer mit beidseitigen jährlichen Ausstiegsoptionen.
 

Publikationen:

Allen, J. T., Giammanco, I. M., Kumjian, M. R., Punge, H. J., Zhang, Q., Groenemeijer, P., Kunz, M., Ortega, K. (2020): Understanding hail in the earth system, Rev. Geophys., 58 (1), e2019RG000665, doi:10.1029/2019RG000665.

Bedka, K. M., Allen, J. T., Punge, H. J., Kunz, M., Simanovic, D., 2018: A Long-Term Overshooting Convective Cloud Top Detection Database Over Australia Derived From MTSAT Japanese Advanced Meteorological Imager Observations. J. Appl. Meteorl. Climatol., doi:10.1175/JAMC-D-17-0056.1.

Fischer, J., Michael Kunz, Kelly Lombardo, Matthew Kumjian, 2024: Hail Trajectories in a Wide Spectrum of Supercell-like Updrafts. J. Atmos. Sci., 82, 1403–1422, https://doi.org/10.1175/JAS-D-24-0222

Fischer, J., Kelly Lombardo, Matthew Kumjian, Yuzhu Lin, 2026: Simulated Hail Trajectories under Climate Change: Disentangling the Roles of Moisture, Melting Level, and Updraft Kinematics, npj Clim. Atm. Sci., submitted.

Kunz, M., Blahak, U., Handwerker, J., Schmidberger, M., Punge, H. J., Mohr, S., Fluck, E., Bedka, K. M. (2018): The severe hailstorm in SW Germany on  28 July 2013: Characteristics, impacts, and meteorological conditions. Q. J. R. Meteor. Soc.,144, 231-250, doi:10.1002/qj.3197.

Punge, H.J., K. Bedka, M. Kunz, and A. Werner (2014): A new physically based stochastic event catalog for hail in Europe. Nat. Hazards, doi:10.1007/s11069-014-1161-0.

Punge H. J., M. Kunz (2016): Hail observations and hailstorm characteristics in Europe: A review. Atmos. Res. 176, 159–184, doi:10.1016/j.atmosres.2016.02.012.

Punge, H.J., Bedka, K.M., Kunz, M., Reinbold, A. (2017): Hail frequency estimation across Europe based on a combination of overshooting top detections and the ERA-INTERIM reanalysis, Atmos. Re., 198,34–43, doi:10.1016/j.atmosres.2017.07.025.

Punge, H. J., Bedka, K. M., Kunz, M., Bang, S. D., Itterly, K. F. (2023): Characteristics of hail hazard in South Africa based on satellite detection of convective storms, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 23, 1549–1576, doi:10.5194/nhess-23-1549-2023.

Wilhelm, J., Mohr, S., Punge, H. J., Mühr, B., Schmidberger, M., Daniell, J. E., Bedka, K. M., Kunz, M. (2021): Severe thunderstorms with large hail across Germany in June 2019. Weather, 76, 228–237, doi:10.1002/wea.3886.