在欧洲建立龙卷风的气候学
如果您是在欧洲，龙卷风就是你可能永远不必经历的东西。这种心态意味着建立预防性程序和对龙卷风的建立增强很少是欧洲议程。然而，龙卷风确实发生在欧洲，并且已知在那里造成严重损坏。迄今为止，欧洲仍然存在严重缺乏龙卷风研究，只有几项研究涵盖了少数各国。
为了映射频繁的龙卷风热点并建议政府，需要对欧洲龙卷风的可能性更深入分析欧洲欧洲欧洲欧洲的可能性。纽约州博士Guergen Greser博士和伦敦风险管理解决方案（RMS）博士正在绘制各种历史的观察和重新分析数据，以创造一个更简洁且统计上欧洲龙卷风似的的映射 - 全面的龙卷风学。
欧洲和龙卷风的历史
对于背景，重要的是要了解欧洲在围绕龙卷风的历史和科学分析的地方。
伦敦最后一次受到严重损坏的是1091年，当时大约600所房屋被摧毁。在法国，1890年的龙卷风袭击巴黎，并于1845年袭击蒙维尔的龙卷风杀害了70-200人。这些只是欧洲龙卷风爆发的一些例子。尽管建设改善，但所有这些城市中心都变得更加密集地填充，潜在的损害成本显着增加。如果龙卷风是今天击中一个城市的，那么人生丧失的风险很高 - 这一点应该提供足够的理由来增加欧洲龙卷风的预防措施。
然而，由于龙卷风相对罕见，其发生的历史记录也不完整，因此很难判断城市之间活动的差异是否代表潜在风险的实际差异，还是仅仅是报告和/或运气差异的结果。
在法国，一个龙卷风于1890年击中巴黎，并于1845年击中蒙维尔的龙卷风杀死了70-200人。
历史上，为个别国家进行了简单的分析。虽然有用，但这些录音在其方法中显着变化，遭受人口偏见。实际上，具有较低且均可均可均可均可均可均可均可均可均可均可均可均可均可均可均可均可均可较低的人群的国家能够看到和记录更少的龙卷风事件。这些录音仅在迄今为止的欧洲范围内（Groenemeijer和Kühne，2014）组合。
观察映射
有几种方法可以预测龙卷风威胁，每个威胁都有益处和缺点。首先是使用录制的瞄准来最明显的技术。可视化这一点的方法是使用内核平滑。该技术产生平均所有相邻数据点的平滑曲线;它可以想象与热图类似。
格里泽博士和海恩斯博士从欧洲恶劣天气数据库(ESWD)获取信息，制作了几张这样的地图。由于ESWD在2002年才成立，在此之前的龙卷风报告数量要少得多，而且分类也很差。龙卷风是用藤田震级F0-F5来测量的，F5是最具破坏性的。
得到的地图（见图1，上部面板）显示，观测到欧洲龙卷风的热点出现在德国，比利时，荷兰，南部英格兰，北意大利，巴利阿里群岛，希腊和南土耳其。然而，如果没有记录强度评级的龙卷风，地图看起来非常不同，并且那些专门出现在水（称为水域）的人被打折扣。此外，不同的观察期会导致不同的结果。
内核平滑的缺点是平滑可以模糊小规模的功能。例如，当在频繁的龙卷风这样的海岸地区平滑地区的一个国家平滑点时，这两个热点的内核曲线都有风险，导致龙卷风的风险不正确地分配给山脉。观察数据也严重依赖于人口密度，并且个人对龙卷风强度的能力，如果没有造成损坏（欧洲频繁）可能是困难的。
利用气候数据绘制地图
通过重新分析数据映射了一个更复杂的方法，这些方法是已经处理的历史性气候数据，并使用当今科学模型“重建”。
对流有效势能(CAPE)是“龙卷风天气”的重要组成部分之一。例如，通过观察CAPE严重的地方，就有可能开始强调高风险地区。然而，CAPE只是众多因素中的一种，而且还不完全清楚哪一个是最重要的，因为它们都是紧密交织在一起的。
为了解决这个问题，Greser博士和海恩斯博士比较了这些成分的组合对观察数据产生的各种风险地图。这允许他们了解哪些气象成分与实际的龙卷风事件最紧张。
他们发现独自的斗篷没有与龙卷风紧密相连，因为所描述的其他研究。事实上，它是低于特定高度的斗篷。还发现斗篷与风剪的相互作用是重要的，加强了先前研究的结果，其中许多重点是美国。然而，科学家们确实设法识别符合观察数据的重要气象特征。这里唯一的问题是所产生的地图的质量取决于用于重建它们的重新分析数据的可靠性。
映射与山
如果你在流行文化中看到龙卷风，甚至在现实生活中，它就会有很大的机会，如平坦的土地，如在美国中部发现。以前的研究表明，土地地形，也称为oregraphy，对龙卷风发生影响。
这种地形可以通过高程、坡度和地面粗糙度的组合来测量。每一次龙卷风观测都提取了该地点的地形数据。这些信息可以通过统计模型来绘制出纯粹基于每个地形变量的龙卷风发生概率。在欧洲，海拔、坡度和地面粗糙度都有密切联系，这三者都绘制了类似的地图。
虽然结果与纯龙卷风观测结果吻合得很好，但这种方法本身完全忽略了气候条件，我们知道气候条件很重要。
它推断出平均每年欧洲遍布欧洲左右。
结合地图
最后一步是采取上述方法，并统计地将它们组合在一起生产一张地图，以准确地在欧洲准确地表示龙卷风。首先，所有报告的龙卷风（不包括水域）被计算，并解决了人口偏见问题。为此，每个国家的报告都是针对“最具代表国家”的标准化，这是由于其良好的录音，人口密度和大面积的良好。它推断出平均每年欧洲遍布欧洲左右。
气候预测系统（CFS）重新分析数据通过Logistic回归耦合到观察数据。这对欧洲各个0.5°的网格单元提供了每天龙卷风的可能性。但重新分析数据不是现实的完美表示。通过拍摄另一个Reanalyses（ERA-Interim），比较了两组之间的数据。数据集中的任何激进差异都会使用“高斯铃”抑制。
相邻小区之间的值也被平滑，然后在地图上应用了地形数据。该数据将每个0.5°栅格细胞缩小到多0.1°的电池，给出每个新的0.1°细胞一个独立的值。这产生了如图1的下图所示的最终气候学。
使用气候学
气候学生成了以前的欧洲龙卷风映射方法删除了许多问题。各国之间的苛刻区分已经标准化和平滑。通过使用地形数据，分辨率已经大大增加，例如将Apennine山脉暴露为低风险区域。观察到的龙卷风事件的人口偏见已被标准化并耦合到再分析数据。
龙卷风的气候学只是龙卷风风险灾难模型的一个组成部分。完整的模型需要纳入有关个人龙卷风占地面积的大小的信息，以便计算局部命中率。它还需要对受试者（建筑物，土地和人民）的脆弱性评估风险，以便确定所产生的损害，鉴于位置击中位置。本研究中开发的龙卷风涟漪形成了由RMS创造的欧洲严重对流风暴模型的关键部分。这种灾难模型允许用户常常在保险业中量化其暴露于恶劣天气事件。
迄今为止，这是欧洲最着名的龙卷风学。随着年多年来，手动观察将增加和改善。实时天气数据将进入模型，提高其改进和准确性。
个人反应
什么激发了你进行这项研究的启发？
天气是我们生活中的一个不断的特色，气象学为我们提供了了解它的工具。很少有天气现象比雷暴更戏剧性，他们可以产卵的潜在毁灭性的龙卷风。我们了解龙卷风的风险越好，以及这种风险如何在空间上变化，我们将做出更好的准备。