Diese Masterarbeit liefert neue Klimatologien in Zusammenhang mit hochreichender Konvektion, insbesondere der Auslöse konvektiver Zellen, in einem vordefinierten Gebiet (die Alpenregion, 42- 49°N und 4-19°E) und für einen Zeitraum von 12 Jahren (Radarreflektivitätsdaten) bzw. 16 Jahren (Blitzdaten). Besonderes Interesse besteht dabei an der Beziehung zwischen der Konvektionsauslöse (CI) und dem vorherrschenden synoptischen Strömungsregime. Sowohl Radar-, als auch Blitzdaten bieten Vor- und Nachteile bei der Analyse von Gewittern (z.B. von Radarstrahlen abgeschattete Gebiete, möglicherweise kurze Dauer der elektrischen Aktivität einer Zelle). Daher werden in dieser Arbeit die beiden Datensätze nicht nur einzeln behandelt, sondern auch gemeinsam, in der Hoffnung, robustere Klimatologien zu erhalten. Hierbei wird ein Ansatz gewählt, der auf der Identifikation und Verfolgung konvektiver Zellen während ihrer Lebensdauer mit Tracking- Algorithmen basiert - ein Verfahren, das typischerweise im Nowcasting verwendet wird. Der bereits bestehende, rein radarbasierte Tracking-Algorithmus T-DaTing (Thunderstorm Detection and Tracking) wird erweitert und an die Nutzung von Blitzdaten angepasst. Außerdem wird ein neues Modul hinzugefügt, das sich mit der Kombination von Radar- und Blitzdaten zu sogenannten Mischzellen beschäftigt. Dies beinhaltet eine Transformation beider Originaldatensätze auf dasselbe raumzeitliche Gitter und ein Glätten der Blitzdaten durch einen Gaußschen Filter, um zellähnliche Objekte zu erzeugen. Darüber hinaus wird eine physikalisch sinnvolle Wahl der T-DaTing-Eingabeparameter für die Verwendung von Blitzdaten vorgestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass Klimatologien von Mischzellen stark von Radarsignalen beeinflusst werden und somit sichtbare Signale der Probleme aufweisen, denen Radar-Messungen in Gebirgsregionen unterliegen. Klimatologien, die ausschließlich auf Blitzdaten basieren, tendieren dazu, robuster zu sein und zeigen keine unphysikalischen Muster, da Blitzsensoren einen nahezu homogenen Blitzerkennungsgrad im gesamten untersuchten Gebiet haben. Häufigkeiten und Klimatologien von 11 verschiedenen synoptischen Strömungstypen werden ebenso diskutiert wie Klimatologien, die nach Monat und Tageszeit stratifiziert sind und einen ausgeprägten saisonalen Zyklus mit einem Maximum im Juli und einen täglichen Zyklus mit einem Maximum in den Nachmittagsstunden zeigen. Darüber hinaus werden Zellen, die einen hohen Einfluss auf die Menschheit und die Umwelt haben (sehr intensive, langanhaltende oder weit ziehende Zellen) explizit untersucht, wobei Gebiete identifiziert werden, die prädestiniert sind für Zellauslöse oder Zellauflösung. Im abschließenden Teil werden einige Statistiken zu Zelleigenschaften und deren Abhängigkeiten sowie deren Beziehung zu den synoptischen Strömungstypen präsentiert, z.B. zeigt sich, dass die Stichprobenverteilungen der Zelllebensdauer und der maximalen Zellgröße gut durch Exponentialfunktionen beschrieben werden. Es wird gezeigt, dass die maximale Blitzdichte und die maximale Zellgröße stark korrelieren: eine Verdopplung der Zellgröße führt zu einer ungefähren Verdopplung der Blitzdichte und damit zu viermal mehr Blitzen im gesamten Gewitter.

This thesis provides new climatologies on deep moist convection, especially on the initiation of convective cells, in a predefined domain (the Alpine region, 42-49°N and 4-19°E) and for a period of 12 (radar reflectivity data) and 16 years (CG lightning data) respectively. One particular aspect of interest is the relation between CI and the prevailing synoptic flow regime. Radar and lightning data both offer advantages and shortcomings in the analysis of storms (e.g. radar beam blockage, possibly short period of a cell’s electrical activity). Therefore, in this work the 2 datasets are not only processed individually, but also combined in hope of creating more robust climatologies. Hereby, an approach based on identifying and tracking convective cells during their lifetime with tracking algorithms is chosen, a procedure typically used in nowcasting. The already existing purely radar-based tracking algorithm T-DaTing (Thunderstorm Detection and Tracking) is being extended and adapted towards the use of lightning data. Furthermore, a new module dealing with the combination of radar and lightning data to so-called mixed cells is added. This also requires a transformation of both original datasets onto the same spatiotemporal grid and a smoothing of lightning data by a Gaussian filter to create cell-like objects. Moreover, a physically reasonable choice of T-DaTing input parameters for the use of lightning data is presented. The results show that climatologies of mixed cells are strongly affected by radar signals, and thus show visible signals of the problems radar measurements face in mountainous areas. Climatologies based on lightning data alone tend to be more robust and do not show unphysical patterns, because lightning sensors provide a nearly homogeneous detection efficiency across the studied domain. Frequencies and climatologies for 11 different synoptic flow types are discussed, as well as climatologies stratified by month and time of day, revealing a pronounced seasonal cycle with a maximum in July, and a daily cycle with a maximum in the afternoon hours. In addition, cells bearing high impact on people and the environment (very intense, long-lasting or far-moving cells) are explicitly investigated, thereby detecting areas prone to cell initiation and others prone to cell decays. In a final part, some statistics on cell properties and their interdependence and relation to synoptic flow types are presented, e.g. revealing that the sample distributions of cell lifetime and maximum cell size are well described by exponential functions. Maximum lightning flash density and maximum cell size are shown to be strongly correlated: a doubling in cell size leads to an approximate doubling of flash density and hence 4 times more flashes in the whole system.