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Niederschlags-Analyse für Deutschland

Niederschlags-Analyse für Deutschland. Zur Validierung von Wettervorhersagemodellen Zeitauflösung: Zugbahn und subsynoptische Entwicklung von Fronten und MCSs. (stündlich) Raumauflösung: Gitterwerte = lokales Gebietsmittel Möglichst nahe an Modellauflösung aber genau. (5-20 km).

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Niederschlags-Analyse für Deutschland

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Presentation Transcript

  1. Niederschlags-Analyse für Deutschland Zur Validierung von Wettervorhersagemodellen Zeitauflösung: Zugbahn und subsynoptische Entwicklung von Fronten und MCSs. (stündlich) Raumauflösung: Gitterwerte = lokales GebietsmittelMöglichst nahe an Modellauflösung aber genau. (5-20 km) Erste Versuche für CH (Adrian Altenhoff & Marc Wüest, ETH)

  2. Datenquellen Pluviometermessungen DWD (Tagesniederschlag) ca 4000 Stationen, Typ. Distanz 10-15 km Daten qualitätsgeprüft Niederschlagsanalyse für Deutschland Hochaufgelöste Klimatologie DWD Dx = einige km Mittel monatlich, Radarkomposit Deutschland ca 1 km 10‘–1h diskrete Intensitätsstufen

  3. 1. Stationsdaten analysieren • Stationen auf Gitter analysieren (Anomalien gegen Klima) • SYMAP: Gewichtetes Mittel (Distanz, Richtung)(Shepard 1986, GPCC, Frei & Schär 1998) • Effektive Auflösung 15-25 km (> 3 Stationen pro Gi-Punkt) Faktoren des Mittels im Juli Altenhoff 2004

  4. Faktoren des Mittels im Juli 2. Feinstruktur integrieren • Skalierung mit hochauflösender Klimatologie (Widmann & Bretherton 2000, Kleinn et al. 2002, Früh und Wirth 2004) • Berücksichtigt stationäre Feinstrukturen • Verhindert systematische Fehler aus Stationsverteilung mm pro Tag Altenhoff 2004

  5. 3. Zeitlich disaggregieren • Aufteilung des Tagesniederschlags gemäss Radarsequenzen • Lässt Tagestotal unverändert. • Hagen et al. 2003. mm pro h Altenhoff 2004

  6. Beispiel: Gewitterlinie Tagestotal in mm

  7. Beispiel

  8. Validierung Vergleich Analyse – Punktmessung (autom. Station) Analyse Station ANETZ Zürich Altenhoff 2004

  9. Tagestotal 1999-07-05 Analyse Radar-Total

  10. Mögliche Probleme 1 • Berücksichtigt nur klimatologische Feinskalen • Systematische Messfehler sind nicht korrigiert • Unterschätzt räumliche Niederschlagsvariabilität • Felder sind zu glatt • Spitzen < Stations-beobachtungen • Extrapolation in niederschlagsfreie Gebiete (bei klar abgegrenzten Niederschlagszügen) 4. Juli 1999

  11. Mögliche Probleme 2 • Disaggregierung für Pixel wo Radar = 0 (aber RR ≠ 0) muss aus entfernten Radarpixeln genommen werden. • Radarlöcher (Ausfall oder fehlende Sichtbarkeit)

  12. Suchradius – Effektive Auflösung Suchradius: (in Gitterabständenca. 2 km) # Stationswerte:

  13. Wichtige Eigenschaften für Validierung • Hohe Genauigkeit (für aufgelöste Skalen): • Daten von dichtem Messnetz • Implizite Korrektur für Fehlverteilung der Stationen (Anomalien) • Beeinträchtigungen durch Radarfehler sind minimiert • Robuste Schätzung der Feinskalen • Aus Klimatologie, Konsistenz mit klimatologischen Validierungen • keine unkontrollierte Regression • Flexibel bei Aggregation • Hohe räumliche Original-Auflösung erlaubt Aggregierung auf spezifische Modellauflösungen • Konsistenz mit Tagesanalysen bei zeitlicher Aggregation

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