Bis zu welcher Wiederkehrhäufigkeit sind Vorhersagen zuverlässig?

Die Wiederkehrhäufigkeit (auch als Wiederkehrperiode bezeichnet) ist ein statistisches Maß, das angibt, wie oft ein bestimmtes Ereignis, wie z.B. ein starker Regenfall, im Durchschnitt innerhalb eines bestimmten Zeitraums auftritt. In der Hydrologie und Meteorologie wird sie oft verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von extremen Wetterereignissen zu bewerten.

Die Zuverlässigkeit von Vorhersagen für Wiederkehrhäufigkeiten hängt von mehreren Faktoren ab, darunter die Qualität und Länge der verfügbaren historischen Daten, die verwendeten statistischen Modelle und die natürlichen Variabilitäten des Klimasystems. Im Allgemeinen gilt:

1. **Kurze Wiederkehrperioden (bis zu 10 Jahre)**: Vorhersagen sind relativ zuverlässig, da sie auf einer größeren Anzahl von beobachteten Ereignissen basieren können.
2. **Mittlere Wiederkehrperioden (10 bis 50 Jahre)**: Die Zuverlässigkeit nimmt ab, da weniger Datenpunkte zur Verfügung stehen und die Unsicherheiten in den Modellen zunehmen.
3. **Lange Wiederkehrperioden (über 50 Jahre)**: Vorhersagen werden zunehmend unsicher, da extreme Ereignisse selten sind und die statistischen Modelle auf extrapolierten Daten basieren müssen.

Für sehr lange Wiederkehrperioden (z.B. 100 Jahre oder mehr) sind die Vorhersagen mit erheblichen Unsicherheiten behaftet. Diese Unsicherheiten resultieren aus der begrenzten Datenverfügbarkeit und der Komplexität der zugrunde liegenden Klimaprozesse.

Zusammengefasst: Zuverlässige Vorhersagen sind in der Regel für Wiederkehrhäufigkeiten bis zu etwa 10 Jahren möglich. Für längere Perioden nimmt die Zuverlässigkeit ab, und die Unsicherheiten steigen.