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23.Oktober 2006 Marcus Paulat, Heini Wernli – Institut für Physik der Atmosphäre, Universität Mainz Christoph Frei – Bundesamt für Meteorologie und Klimatologie,

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Präsentation zum Thema: "23.Oktober 2006 Marcus Paulat, Heini Wernli – Institut für Physik der Atmosphäre, Universität Mainz Christoph Frei – Bundesamt für Meteorologie und Klimatologie,"—  Präsentation transkript:

1 23.Oktober 2006 Marcus Paulat, Heini Wernli – Institut für Physik der Atmosphäre, Universität Mainz Christoph Frei – Bundesamt für Meteorologie und Klimatologie, MeteoSchweiz Zürich Martin Hagen - Institut für Physik der Atmosphäre, DLR Oberpfaffenhofen Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Diese Arbeit ist ein Teil des SPP 1167 – Quantitative Niederschlagsvorhersage (QNV) und wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert. Institut für Physik der Atmosphäre – Universität Mainz, Deutschland Projekt: VERIPREG

2 kurze Übersicht 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datengrundlage (Modell und Beobachtungen) ein für Deutschland neuartiger, hoch aufgelöster Datensatz aus Beobachtungen S A L – ein neuer Ansatz zur Niederschlagsverifikation (i) technische Details (ii) erste Ergebnisse DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick

3 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli Lokal-Modell (LM/aLMo) LM vom DWD: Okt – Dez aLMo der MeteoSchweiz: Jan – Dez Modellgebiet etwa 2000 km² etwas nach Südwesten verschoben Randbedingungen vom GME/ECMWF seit 1999 im operationellen Betrieb nicht-hydrostatisches Gitterpunktmodell horizontale Auflösung: 7 km 35 vertikale Schichten zwei 48h-Vorhersagen (00/12 UTC) Vorhersagefelder jede Stunde > Meter LM-Topographie für Deutschland 55.3 N 47.0 N 5.3 E15.6 E Breite [Grad] Länge [Grad] DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland

4 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli Beobachtungen DWD-Messnetz Radius=125 km Doppler Radar Radarkomposit ca Stationen mit täglichen Niederschlagsmessungen DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland

5 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli StationsdatenRadarkomposit genaue Mengezeitliche Variabilität Disaggregierung (MAP: Hagen et al. 2003) DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland

6 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli StationsdatenRadarkomposit genaue Mengezeitliche Variabilität Disaggregierung Datensatz mit stündlicher Auflösung auf dem 7km-Gitter Disaggregierung (MAP: Hagen et al. 2003) DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland

7 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli StationsdatenRadarkomposit genaue Mengezeitliche Variabilität Disaggregierung Datensatz mit stündlicher Auflösung auf dem 7km-Gitter Verwendung dieses Datensatzes für andere Projekte möglich Disaggregierung (MAP: Hagen et al. 2003) DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland

8 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli Niederschlagsdatensatz zur Verifikation Stationsdaten auf das Modell-Gitter setzen: Methode von Frei und Schär (1998) der Datensatz (aLMo, Stationen, Radar) umfasst momentan mm/Jahr mittlerer Jahresniederschlag ( ) mm/Jahr gegitterte StationsdatenaLMo (6-30h, 00UTC) Differenz aLMo - Beobachtung DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland

9 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli LM (6-30h, 00UTC)gegitterte StationsdatenaLMo (6-30h, 00UTC) Jahresniederschlag DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick mm/Jahr Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland

10 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli aLMo - BeobachtungLM - Beobachtung mm/Jahr Jahresniederschlag mm/Jahr DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick aLMo Beob LM Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland

11 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli S A L – ein neues Fehlermaß für Niederschlagsverifikation Perspektive: Niederschlag in bestimmten Gebieten (z.B. Flusseinzugsgebiete) DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland

12 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli S A L – ein neues Fehlermaß für Niederschlagsverifikation SAL besteht aus drei unabhängigen Komponenten berücksichtigt Struktur (S), Amplitude (A) und Ort/Location (L) in einem Gebiet die Vorhersage für ein Gebiet ist perfekt, wenn S = A = L = 0 Perspektive: Niederschlag in bestimmten Gebieten (z.B. Flusseinzugsgebiete) DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland

13 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli R max = 7mm S A L – ein neues Fehlermaß für Niederschlagsverifikation SAL besteht aus drei unabhängigen Komponenten berücksichtigt Struktur (S), Amplitude (A) und Ort/Location (L) in einem Gebiet die Vorhersage für ein Gebiet ist perfekt, wenn S = A = L = 0 S-Komponente benötigt die Definition von Objekten Perspektive: Niederschlag in bestimmten Gebieten (z.B. Flusseinzugsgebiete) aber: kein direkter Zusammenhang der Objekte in Modell und Beobachtung erforderlich R sw = 1mm DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland

14 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli Skalierung jedes einzelnen Objekts: R* = R / R max ; R* [R sw /R max, …, 1] x R x R* R max 1 V(R*) SAL - die S-Komponente Objekt-Draufsicht R sw R sw /R max V(R) DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland

15 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli Kleine intensive vs. große schwache Objekte x R x R* V(R*) x R x R* R max 1 V(R*) A = 0 S > 0 OBS MOD R max DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland

16 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli Intensive vs. schwache Objekte gleicher Größe x R x R* V(R*) x R x R* R max 1 V(R*) A < 0 S = 0 OBS MOD R max DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland

17 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli S A L an einem realen Beispiel LM ECMWF Beobachtung R sw = R max (Gebiet)/15 DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland S, A [-2,…,0,…,+2] ; L [0,…,1]

18 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli S A L an einem realen Beispiel LM ECMWF Beobachtung R sw = R max (Gebiet)/15 DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland S, A [-2,…,0,…,+2] ; L [0,…,1] L 0 A = S = 0.63 L 0 A 0 S = 0.17

19 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli S A L - Statistik A-Komponente S-Komponente Sommer für Rhein LMECMWF DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland

20 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli Zusammenfassung Erzeugung eines stündlich aufgelösten Niederschlags-Datensatzes aus Beobachtungen (Disaggregierung – neu für Deutschland) Dieser Datensatz bietet neue Möglichkeiten für die Niederschlagsanalyse der hoch aufgelösten QNV (Bsp. Tagesgang – nicht gezeigt) Einführung eines neuartigen Fehlermaßes für die Niederschlagsverifikation: S A L bestehend aus 3 Komponenten Erfassung und Verifikation der wesentlichen Merkmale von Niederschlagsfeldern in einem definierten Gebiet kein Objekt-Abgleich notwendig (schwierig besonders für kleinere Obkjekte) SAL ist implementiert erste Ergebnisse mit Tagessummen für LM- und ECMWF-Vorhersagen DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland

21 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli Anwendung von SAL auf stündliche Daten: disaggregierter Datensatz und QNVs verschiedener Modelle (ECMWF 40/25km, LM 7km, LMK 2,8km) Ausblick 2. Projektphase - ab Mitte/Ende 2007: weitere Tests und eventuelle Verbesserungen/Modifikationen für SAL stetige Ausweitung der Zeitreihe Vergleich von aLMo/LM und LMK – Auswirkung höherer Modell-Auflösung? Untersuchung auf Zusammenhänge zwischen QNV und den Bedingungen in der Atmosphäre und am Boden Untersuchungen zu Differenzen zwischen LM und aLMo 16 DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland

22 23.Oktober 2006 Marcus Paulat, Heini Wernli – Institut für Physik der Atmosphäre, Universität Mainz Christoph Frei – Bundesamt für Meteorologie und Klimatologie, MeteoSchweiz Zürich Martin Hagen - Institut für Physik der Atmosphäre, DLR Oberpfaffenhofen Verifikation der hoch aufgelösten QNVs für Deutschland Diese Arbeit ist ein Teil des SPP 1167 – Quantitative Niederschlagsvorhersage (QNV) und wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert. Institut für Physik der Atmosphäre – Universität Mainz, Deutschland Projekt: VERIPREG

23 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli RMSE-Vergleich: LM vs. ECMWF ECMWF ~7mm/TagLM ~12mm/Tag Sommer 2002, RMSE für Tagessummen Niederschlag optimal mm/Tag add Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick

24 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli S-Komponente: Sensitivität auf Objektstruktur x R* 1 V(R*) R* 1 V(R*) R* 1 V(R*) x x S > 0S < 0 OBS MOD add Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick

25 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli S A L - Definition der Komponenten A = (D(R mod ) - D(R obs )) / 0.5*(D(R mod ) + D(R obs )) D(…) bezeichnet das Gebietsmittel (Flusseinzugsgebiet) A [-2, …, 0, …, +2] mittlerer skalierter Amplituden-Fehler in einem betrachtetet Gebiet L = |r(R mod ) - r(R obs )| / dist max r(…) bezeichnet den Niederschlags-Schwerpunkt im Gebiet L [0, …, 1] Verschiebungsfehler des Schwerpunkts im Gebiet S = (V(R mod *) - V(R obs *)) / 0.5*(V(R mod *) + V(R obs *)) V(…) bezeichnet das mittlere Volumen aller skalierter Objekte im Gebiet S [-2, …, 0, …, +2] mittlerer skalierter Struktur-Fehler im betrachteten Gebiet add Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick

26 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli Niederschlagsmenge [mm/(Gitterpunkt bzw.Station)] Uhrzeit [UTC] LM stündl. Mess. disaggr. Daten Verifikation des Tagesgangs im Niederschlag Vergleich der Datensätze aus stündlichen Messungen, Disaggregierung und LM Sommermonate : Niederschlagsmenge add Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland DatensatzJahresniederschlagZusammenfassung S A L Ausblick


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