3.2 Verkehrswege, industrielle Anlagen
3.3.1 Meteorologische Daten
Um eine möglichst gute Abbildung der lokalen Meteorologie zu erhalten, werden Messdaten vom Standort Mühleberg und einigen umliegenden Stationen analysiert. Die Messstationen sind Teil des SwissMetNet, dem Netzwerk der MeteoSchweiz. Die Daten des SwissMetNet durchlaufen die Qualitätskontrolle der MeteoSchweiz.
In unmittelbarer Umgebung des EKKM werden an zwei Orten Daten erhoben, am Meteomast in der Nähe des bestehenden Kernkraftwerks KKM und beim Richtstrahlmast Stockeren auf der Anhöhe südlich des Kernkraftwerks. Diese Datenreihen reichen bis in die Jahre 1987 zurück.
Der Meteomast Mühleberg, 110 m hoch, befindet sich in einer Entfernung zum KKM von etwa 800 m ONO auf einer Talsohle. Die Lufttemperaturen werden auf 10, 60 und 110 m ü.B.
gemessen, zwecks Berechnung von vertikalen Temperaturgradienten. Der Wind wird auf 10 und 110 m ü.B. erfasst. Die Werte (Windmittelwerte und Temperaturmomentanwerte, siehe Tabelle 3.3-1) der Messanlagen von KKM werden in 10-Minuten-Abständen gleichzeitig zum Grossrechner MeteoSchweiz in Zürich und zum Rechner des KKM übermittelt.
Der Richtstrahlmast Stockeren ist 70 m hoch und steht etwa 2 km SSO vom KKM entfernt auf dem Hügel von Stockeren. Er ist mit einem Windmesser auf 70 m ü.B. ausgerüstet. Dieser Windmesser liegt knapp 200 m über dem obersten Niveau des Meteomastes, sodass die vertikalen
Windrichtungsscherungen zwischen 3 Punkten untersucht werden können.
Von der Station Bern-Liebefeld liegen Datenreihen von meteorologischen Parametern über eine Zeitdauer von 150 Jahren vor. Dieser Datensatz wird für die langjährige Veränderung des Klimas in der Region Mühleberg berücksichtigt. Die Station Bern wurde im August 2006 nach Bern-Zollikofen verlegt. Deshalb werden die Daten nur bis zum Zeitpunkt der Verlegung verwendet.
Die Messstation Wynau wurde für die vorliegende Untersuchung zusätzlich gewählt, da sie im Hinblick auf die Messungen der relativen Feuchte zu Mühleberg ähnlicher ist als Bern und weil sie ebenfalls direkt an der Aare liegt. In Mühleberg wird keine relative Feuchte gemessen.
Zusätzlich liegen Messungen der Blitzdichten auf dem ganzen Gebiet der Schweiz von Météorage1
Abbildung 3.3-1
vor. Diese wurden für die Analysen von der MeteoSchweiz zusammengestellt.
und Abbildung 3.3-2 zeigen die Lage der meteorologischen Messanlagen. In Tabelle 3.3-1 sind die Messstationen und Parameter zusammengefasst, welche für die Analysen berücksichtigt wurden. Die zeitliche Auflösung für die Zeitreihen am Standort Mühleberg und Stockeren beträgt 10-Minuten. Auf Grund dieser Basis wurden Stundenmittelwerte für die
1
Parameter Wind und Temperatur, sowie Stundensummen des Niederschlags gerechnet. Die Stundenwerte wurden aus den 10-Minutenwerten *:10 bis *:00 gebildet, so dass wir das Mittel respektive die Summe von voller Stunde zu voller Stunde erhalten. Im Falle von Niederschlag wurde aus den Stundenwerten von 1:00 bis 00:00 UTC Tagessummen gebildet, was der Summe von Mitternacht zu Mitternacht entspricht. Aus letzteren wurden wiederum 5-Tagessummen, aus fünf aufeinanderfolgenden Tageswerten gerechnet. Für die Analyse der Zeitreihen von Bern und Wynau standen nur Stundenwerte im Zeitsystem der MeteoSchweiz (*:50-*:40) zur Verfügung, welche für die Analysen verwendet wurden.
Abbildung 3.3-1: Situationsplan der meteorologischen Messanlagen rund um Mühleberg. Das rote Rechteck bezeichnet das Kernkraftwerk Mühleberg, die roten Kreise die beiden Messmasten Meteomast (oben) und Richtstrahlmast Stockeren (unten).
Abbildung 3.3-2: Situationsplan der meteorologischen Messanlage in Wynau. Der rote Kreis lokalisiert die Messanlage.
Tabelle 3.3-1: Meteoanlagen. Die Messdaten stammen von den beiden Messstationen im Umkreis von 2 km vom KKM sowie von den Stationen Wynau und Bern. Die Blitzdaten stammen von Météorage1
Meteoanlagen .
Messung Aufstellhöhen der
Messgeräte Messperiode Zeitliche Auflösung
588,22/200,10 Lufttemperatur 70 m ü.B. 1990-2007 10 min
Ganze Schweiz Boden-Blitze 2000-2007 1 Jahr
Quelle: Meteo- Schweiz
3.3.2 Methodik
Die Parameter werden sowohl statistisch auf ihre gemessenen Extremwerte als auch auf ihre Mittelwerte und Variabilitäten hin untersucht.
Da die Datenreihen zu kurz sind, um gute Aussagen über die seltenen Ereignisse zu machen, werden in einer weiteren Analyse die Stärke der Extremereignisse des Wetters und deren Wiederkehrperioden mittels Extremwertstatistik ermittelt. Hierfür wurde die Blockmax-Methode angewendet. Dabei bildet man von der gesamten Datenreihe zeitliche Blöcke, von denen dann jeweils die Extremen in die Statistik einfliessen. Als Blockgrösse wurde für die langen 150-jährigen Datenreihe von Bern 1 Jahr gewählt. Bei den kurzen Datenreihen ab 1981 und später wurde mit Monatsmaxima gerechnet, da sonst die Statistik sehr klein und die Unsicherheit sehr gross wird.
Eine Schwäche der Blockmaxmethode ist, dass innerhalb eines Blockes nur der höchste Wert zur Geltung kommt, auch wenn mehrere Extremereignisse innerhalb des Blockes stattgefunden haben.
Die Verteilungsfunktion der Blockmaxima unterliegt einer "generalized extreme value
distribution" (generalisierte Extremwertverteilung, GEV). Sie ist durch die 3 Parameter k (shape), σ (scale) und µ (location) bestimmt. Diese Parameter inklusive der 95% Konfidenzintervalle wurden
mit Hilfe der Mathematik Software MATLAB1 (probability density function, pdf) f(x) hat die Form
Diese Funktion ist so normiert, dass die Fläche unter der Kurve 1 ergibt.
Die kumulative Verteilungsfunktion (cdf: cumulative distribution function) F(X) ergibt sich durch die Integration der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion von -∞∞ bis X für alle X. Sie wird für die
Berechnung der Wiederkehrperioden verwendet.
Mit Hilfe der kumulativen Verteilungsfunktion wurden die Wiederkehrperioden Treturn(θ) bestimmt, wobei θ den Wiederkehrwert bezeichnet.
)
Für den Wiederkehrwert θ(Τ) gilt somit:
F ist dabei die kumulative Verteilungsfunktion und F-1 die inverse kumulative Verteilungsfunktion.
Der Parameter d ist der zeitliche Abstand zwischen zwei Messpunkten. Für eine Blockgrösse bei der Blockmaxmethode von 1 Jahr ist d = 1 Jahr und für eine Blockgrösse von 1 Monat ist d = 1/12 Jahr.
Je kürzer die Datenreihe desto grösser die Unsicherheit bzw. das Konfidenzintervall für die Berechnung der Wiederkehrperiode des seltenen Ereignisses.