Klimawissenschaftler · Berlin
Unabhängiger Klimawissenschaftler. Ich quantifiziere das Basisrisiko parametrischer Klimadeckungen – die Lücke zwischen dem, was ein Wetterindex zahlt, und dem tatsächlich erlittenen Schaden – mit Wind- und Solarflauten in Europa als Arbeitsfall. Davor: Datenassimilation, Paläoklima-Rekonstruktion und neuronales Downscaling, in begutachteten Arbeiten seit 2014.
Arbeitstexte mit Zahlen – die Art von Analyse, die nicht in eine Publikation passt und nicht auf eine warten sollte.
„Kalibrieren Sie den Trigger einfach neu“ ist die Standardantwort auf Basisrisiko. Auf zehn Jahren europäischer Winddaten hilft das Nachjustieren durchaus – bis zu einem Punkt: Die fairste erreichbare Einstellung verpasst weiterhin rund 6,7 % ganzer Dürren und lässt etwa 19 % der Dürrestunden unbezahlt.
Parametrische Deckungen zahlen auf eine Wetterzahl, nicht auf den Verlust – und die Lücke dazwischen hat einen Namen, den fast niemand misst. Was Basisrisiko ist, warum eine Korrelation von 0,98 nicht schützt, und warum der leise Fehlermodus teurer ist als der dramatische.
Im Juli 2026 lag die Oberflächentemperatur des Mittelmeers im Mittel bei 27,0 °C – 2,4 °C über der Norm von 1982–2011, der wärmste Juli der 45-jährigen Satellitenreihe. Vier mit konkurrierenden Methoden in drei Ländern erstellte Datensätze stimmen überein: Das Becken erwärmt sich um ~0,36 °C pro Jahrzehnt – doppelt so schnell wie der Weltozean.
Dieselbe Dürre war erst fast nichts wert und dann 8 Mio. US-Dollar – am Wetter hatte sich nichts geändert. Eine unabhängige Neuauswertung öffentlicher Daten: Welche Hälfte einer parametrischen Auszahlung leistet eigentlich die Arbeit?
Statische Karten des deutschen Windangebots, gezeichnet aus öffentlichen Reanalysedaten. Datierte Grafiken, neu gezeichnet, wenn das nächste volle Jahr vorliegt – nie ein Live-Feed.
100 = die besten fünf Prozent der deutschen Zellen in diesem Datensatz; der Wert gewichtet Energieertrag (0,5), die Festigkeit der schlechten Tage (0,3) und die Beständigkeit der Flaute (0,2). Gezeichnet auf der regionalen Reanalyse COSMO-REA6 des Deutschen Wetterdienstes mit sechs Kilometern Auflösung, 9.534 Zellen.
COSMO-REA6 liefert Tagesmittel des Winds in 100 m, hier durch eine generische, unkalibrierte Leistungskurve, sodass der Ertragsterm böige Tage unterzählt; der Index ist auf die besten Zellen dieses Datensatzes skaliert und mit der ERA5-Fassung im Muster, nicht in Punkten vergleichbar. Eine Damals-gegen-Heute-Fassung auf ERA5 (1981–1990 gegen 2015–2025) wurde gerechnet und dann an 118 langen DWD-Stationsreihen geprüft: Die Stationen bestätigen die Reanalyse-Änderung nicht (Rangkorrelation −0,10, gleiches Vorzeichen bei 49 % der Stationen), also bleibt diese Karte unveröffentlicht. Veröffentlicht wird die Prüfung.
Ein Flaute-Tag liegt unter dem eigenen 10. Perzentil des Tageswinds der Zelle in einer Phase von mindestens drei Tagen – dieselbe Konvention wie in der Opinion-#001-Reihe. Gezeichnet auf der regionalen Reanalyse COSMO-REA6 des Deutschen Wetterdienstes mit sechs Kilometern Auflösung, die die Flaute-Taschen von Alpen, Schwarzwald und Bayerischem Wald zeigt, die eine 25-Kilometer-Reanalyse verwischt.
COSMO-REA6 liefert Tagesmittel und endet im August 2019; der Damals-gegen-Heute-Vergleich bleibt deshalb auf ERA5.
Daten: ERA5 (Copernicus Climate Change Service, CC-BY-4.0), abgerufen im Juli 2026; regionale Reanalyse COSMO-REA6 (Deutscher Wetterdienst, offene Daten, Nutzung mit Quellenangabe), abgerufen im Oktober 2026; Grenzen: Natural Earth (gemeinfrei). Statische Grafiken, datiert; neu gezeichnet, wenn das nächste volle Jahr vorliegt.
Haftungsausschluss – veröffentlicht in privater Eigenschaft und unter meinem eigenen Namen. Dies ist unabhängige Arbeit: vollständig in meiner Freizeit und mit eigenen Arbeitsmitteln erstellt, aus öffentlich zugänglichen Daten (ERA5-Reanalyse; ENTSO-E-Erzeugungsdaten), ohne Ressourcen, Daten oder Arbeitszeit irgendeines Arbeitgebers zu nutzen, und außerhalb meiner Dienstaufgaben. Der Text weist keine institutionelle Zugehörigkeit aus, steht in keiner Verbindung zu irgendeinem Arbeitgeber oder irgendeiner Institution und wird von keinem Arbeitgeber und keiner Institution gebilligt oder unterstützt; die geäußerten Ansichten sind allein meine eigenen. Dies ist keine Finanz-, Versicherungs- oder Rechtsberatung, und nichts hier ist ein Angebot von Dienstleistungen.
Alle begutachteten Aufsätze und Buchkapitel, neueste zuerst. Titel und Zeitschriftennamen in der veröffentlichten Form, auf Englisch. Den aktuellen Zitationsstand führt Google Scholar; Preprints, Abstracts, Datensätze und Software bleiben auf ORCID.
Arbeiten, die keine Aufsätze sind. Ein Buch kann ein Argument zu Leserinnen und Lesern tragen, die nie eine Fachzeitschrift aufschlagen würden, und es kann unterwegs demselben Maßstab standhalten: jede Zahl gerechnet statt erinnert, jede Aussage, die keine Zahl ist, einer Quelle verpflichtet.
PDF herunterladen — 23 MBZenodo-Eintrag
Mazandaran ist die Provinz, aus der ich komme: ein Streifen Iran zwischen dem Kaspischen Meer, dem größten See der Erde, und dem Alborz, der einen 5.600 Meter hohen Vulkan trägt. Europäische Leser stellen sich den Iran meist als Wüste vor. Das Buch antwortet darauf mit Arithmetik statt mit Widerspruch: Ramsar bekommt 1.238 mm Regen im Jahr an 89 Regentagen, Hamburg 771 mm an 188; zwei Drittel der Provinz liegen über 500 m; und der Wald an ihren Hängen hielt Buche, Eiche, Ulme und Hainbuche durch die letzte Eiszeit, während Europa Steppe und Tundra war.
Jede auf einer Tafel gedruckte Zahl wurde aus offenen Daten von der mitveröffentlichten Pipeline berechnet und mit der Methode gespeichert, die sie erzeugt hat. Jede Aussage, die keine Zahl ist, führt eine Quelle mit Abrufdatum. Neunzig Prüfungen laufen bei jedem Build, und die eine, die weiterhin scheitert, steht auf der letzten Seite statt verborgen zu bleiben. Wo die Daten nicht antworten können, sagt das Buch es: Alle vier Regenmesser der Provinz stehen auf Meereshöhe, oberhalb von 500 m ist die Regenkarte also ein Modell, das kein Messgerät geprüft hat — und die Tafel schreibt das hin.
Text, Karten und Gestaltung CC BY 4.0; der Code MIT; die beiden Fotografien unter der Unsplash License und nicht unterlizenzierbar. Frei zu lesen, zu übersetzen und nachzudrucken, mit Namensnennung.
Kapitel als PDF herunterladen – Open AccessKapitel bei Springer
Zentralasien erwärmt sich schneller als der Planet. Das Kapitel legt dar, warum – ein Kontinentalinneres fern jedes Ozeans, mit Gebirgen, die die Erwärmung mit der Höhe verstärken – und was die Messreihen bereits zeigen: eine bodennahe Lufttemperatur rund 1,2 °C über dem vorindustriellen Stand, und unter dem Hochemissionspfad SSP5-8.5 ein Anstieg, der sich bis Ende des Jahrhunderts 6 °C nähert. Die Projektionen beruhen auf 442 CMIP6-Simulationen, mit einem neuronalen Netz auf die Region herunterskaliert.
Die zweite Hälfte handelt davon, was diese Wärme mit dem Wasser macht. Die Gletscher des Tienschan haben seit 1961 rund 27 % ihrer Masse verloren, und 22 Millionen Menschen flussabwärts hängen am Schmelzwasser, das sie puffern; etwa 80 Millionen leben vom Gleichgewicht zwischen Gletscherschmelze und Flussabfluss. Extreme, die selten waren, sind es nicht mehr: Mehrjährige Dürren treten siebenmal so häufig auf, und 2024 überflutete rasche Schneeschmelze auf gesättigten Böden Kasachstan und vertrieb 118.000 Menschen. Das Kapitel ist Open Access, wie der ganze Band.
Open Access unter CC BY 4.0 – frei zu lesen, zu teilen und zu bearbeiten, mit Namensnennung. Kapitel 2 eines Bandes über Klima, Wasser und menschliche Sicherheit in Zentralasien, herausgegeben von I. Didovets, V. Krysanova, F. F. Hattermann und A. Gafurov.
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