Ausblick 
#1 
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Abbildung 7-2 | Composite Analyse (basierend auf ERA5) der Sturmfluten von 1996 bis 2021 in Cuxhaven von 
3iner Stunde vor der Sturmflut (unten rechts) bis 11 Stunden vor der Sturmflut (oben links) in einem zwei Stunden 
Abstand. Die Pfeile kennzeichnen die Windrichtung und die Farbskala (beginnend bei 13 m/s) stellt die Windge- 
schwindigkeit dar. 
Mit den Erkenntnissen aus diesen Analysen (Schaffer et al. 2023) sollen nun die räumlich-zeitliche In- 
formationen aus der Composite Analyse in einen Sturmflutrisiko Index für Cuxhaven übersetzen wer- 
den. Der SSRI soll mit Hilfe von Reanalysedaten sowie Beobachtungen des BSH erstellt und getestet 
werden. Um das zukünftige Sturmflutrisiko in der Deutschen Bucht abschätzen zu können, soll der SSRI 
anschließend auf Klimaprojektionen (CMIP6) angewendet werden. Mit dieser Analyse soll herausge- 
funden werden, wie sich die durch den anthropogenen Klimawandel forcierten Veränderungen auf das 
Sturmflutrisiko in der Deutschen Bucht auswirken. 
7.2.2 Räumliche Interpolation von Extremwasserständen 
Für einen zusätzlichen Informationsgewinn bietet sich die Beschreibung von Sturmfluten auch im Rah- 
men der Extremwertstatistik an. Anders als bei den bisher in diesem Bericht dargestellten Arbeiten 
liegt der Fokus hier allein auf der statistischen Auswertung und Modellierung von Wasserstandsdaten, 
öhne jegliche Berücksichtigung der konkreten meteorologischen Einflussfaktoren für einzelne Ereig- 
nisse. Das Ziel ist es, Abschätzungen für zu erwartende bzw. bei Planungen zu berücksichtigende ext- 
reme Wasserstände zu liefern, die allein aus den bisher beobachteten Wasserständen und ggf. be- 
stimmten orts- oder zeitkonstanten Kovariaten abgeleitet werden. Als Methode wird hierbei der Block- 
Maxima Ansatz verwendet (Coles 2001). So wird beispielhaft die Zeitreihe der Tidehochwasser an der 
Pegelstation Cuxhaven in Monatsblöcke unterteilt und das Maximum der jeweiligen Blöcke gebildet. 
Die so erhaltene Zeitreihe von monatlichen Maxima lässt sich nach dem Theorem von Fisher und Tip- 
vett von der Generalisierten Extremwertverteilung (GEV) beschreiben, sofern geeignete Vorausset- 
zungen erfüllt sind (Fisher und Tippett 1928). 
Der weit verbreitete nächste Analyseschritt sieht nun vor, eine stationäre GEV zu nutzen, um hohe 
Quantile wie z.B. das 100-jährige Event an den einzelnen Stationen zu schätzen. Dieser Ansatz weist 
jedoch Schwächen auf (Calafat und Marcos 2020): 
1. 
2. 
geschätzte Quantile sind nur an den jeweiligen Stationen verfügbar 
Schätzungen sind durch eine geringe Anzahl an Datenpunkten sehr unsicher