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)
Datenquellen
Niederschlagsanalysefür Deutschland
DWDx = einige kmMittel monatlich,
PluviometermessungenDWD (Tagesniederschlag)ca 4000 Stationen, Typ. Distanz 10-15 kmDaten qualitätsgeprüft
Hochaufgelöste Klimatologie
Radarkomposit Deutschlandca 1 km10‘–1h
diskrete Intensitätsstufen
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
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
Faktoren des Mittels im Juli
3. Zeitlich disaggregieren
• Aufteilung des Tagesniederschlags gemäss Radarsequenzen
• Lässt Tagestotal unverändert.
• Hagen et al. 2003.
mm pro h
Altenhoff 2004
Beispiel: Gewitterlinie
Tagestotal in mm
Beispiel
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Validierung
Vergleich Analyse – Punktmessung (autom. Station)
Altenhoff 2004Station ANETZ Zürich Analyse
Tagestotal 1999-07-05
Analyse
Radar-Total
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
Mögliche Probleme 2• Disaggregierung für Pixel wo Radar = 0
(aber RR ≠ 0) muss aus entfernten Radarpixeln genommen werden.
• Radarlöcher (Ausfall oder fehlende Sichtbarkeit)
Suchradius – Effektive AuflösungSuchradius:(in Gitterabständenca. 2 km)
# Stationswerte:
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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