Institut für Physik der Atmosphäre – Universität Mainz, Deutschland

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1 Institut für Physik der Atmosphäre – Universität Mainz, Deutschland
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Projekt: VERIPREG 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 23.Oktober 2006 Diese Arbeit ist ein Teil des SPP 1167 – Quantitative Niederschlagsvorhersage (QNV) und wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert.

2 kurze Übersicht Datengrundlage (Modell und Beobachtungen)
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick kurze Übersicht 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 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli 01 14

3 LM-Topographie für Deutschland
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick „Lokal-Modell“ (LM/aLMo) LM vom DWD: Okt – Dez. 2004 aLMo der MeteoSchweiz: Jan – Dez. 2004 >4000 3000 2000 1500 50 100 150 200 300 500 750 1000 Meter LM-Topographie für Deutschland 55.3 N 47.0 N 5.3 E 15.6 E Breite [Grad] Länge [Grad] 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 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli 02 14

4 ca. 4000 Stationen mit täglichen Niederschlagsmessungen
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick Beobachtungen Radius=125 km Doppler Radar Radarkomposit DWD-Messnetz ca Stationen mit täglichen Niederschlagsmessungen 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli 03 14

5 zeitliche Variabilität
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick Disaggregierung (MAP: Hagen et al. 2003) Stationsdaten Radarkomposit „genaue“ Menge zeitliche Variabilität 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli 04 14

6 Disaggregierung (MAP: Hagen et al. 2003)
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick Disaggregierung (MAP: Hagen et al. 2003) Stationsdaten Radarkomposit „genaue“ Menge zeitliche Variabilität Disaggregierung Datensatz mit stündlicher Auflösung auf dem 7km-Gitter 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli 04 14

7 Disaggregierung (MAP: Hagen et al. 2003)
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick Disaggregierung (MAP: Hagen et al. 2003) Stationsdaten Radarkomposit „genaue“ Menge zeitliche Variabilität Disaggregierung Datensatz mit stündlicher Auflösung auf dem 7km-Gitter Verwendung dieses Datensatzes für andere Projekte möglich 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli 04 14

8 Niederschlagsdatensatz zur Verifikation
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick Niederschlagsdatensatz zur Verifikation der Datensatz (aLMo, Stationen, Radar) umfasst momentan Stationsdaten auf das Modell-Gitter setzen: Methode von Frei und Schär (1998) mittlerer Jahresniederschlag ( ) mm/Jahr mm/Jahr 1400 250 1300 150 1200 100 1100 60 1000 20 900 -20 800 -60 700 -100 600 -150 500 -250 Differenz aLMo - Beobachtung aLMo (6-30h, 00UTC) gegitterte Stationsdaten 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli 05 14

9 gegitterte Stationsdaten
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick Jahresniederschlag 2004 mm/Jahr 1400 1300 1200 1100 1000 900 800 700 600 500 aLMo (6-30h, 00UTC) gegitterte Stationsdaten LM (6-30h, 00UTC) 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli 06 14

10 Jahresniederschlag 2004 aLMo Beob LM aLMo - Beobachtung
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick Jahresniederschlag 2004 mm/Jahr aLMo Beob LM 1400 1300 1200 1100 1000 900 800 700 600 500 250 150 100 60 20 -20 -60 -100 -150 -250 mm/Jahr aLMo - Beobachtung LM - Beobachtung 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli 06 14

11 S A L – ein neues Fehlermaß für Niederschlagsverifikation
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick S A L – ein neues Fehlermaß für Niederschlagsverifikation Perspektive: Niederschlag in bestimmten Gebieten (z.B. Flusseinzugsgebiete) 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli 07 14

12 S A L – ein neues Fehlermaß für Niederschlagsverifikation
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick S A L – ein neues Fehlermaß für Niederschlagsverifikation Perspektive: Niederschlag in bestimmten Gebieten (z.B. Flusseinzugsgebiete) 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 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli 07 14

13 S A L – ein neues Fehlermaß für Niederschlagsverifikation
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick S A L – ein neues Fehlermaß für Niederschlagsverifikation Perspektive: Niederschlag in bestimmten Gebieten (z.B. Flusseinzugsgebiete) 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 Rmax = 7mm Rsw = 1mm aber: kein direkter Zusammenhang der Objekte in Modell und Beobachtung erforderlich 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli 07 14

14 Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland
Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick SAL - die S-Komponente Skalierung jedes einzelnen Objekts: R* = R / Rmax ; R*  [Rsw/Rmax, …, 1] R R* Rmax 1 Rsw Rsw/Rmax x x V(R) V(R*) Objekt-Draufsicht 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli 08 14

15 Kleine intensive vs. große schwache Objekte
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick Kleine intensive vs. große schwache Objekte R R* Rmax 1 OBS x V(R*) x R R* 1 MOD Rmax x V(R*) x A = 0 S > 0 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli 09 14

16 Intensive vs. schwache Objekte gleicher Größe
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick Intensive vs. schwache Objekte gleicher Größe R R* Rmax 1 OBS x V(R*) x R R* 1 MOD Rmax x V(R*) x A < 0 S = 0 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli 10 14

17 S A L an einem realen Beispiel
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick S A L an einem realen Beispiel S, A  [-2,…,0,…,+2] ; L  [0,…,1] Rsw = Rmax(Gebiet)/15 LM Beobachtung ECMWF 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli 11 14

18 S A L an einem realen Beispiel
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick S A L an einem realen Beispiel S, A  [-2,…,0,…,+2] ; L  [0,…,1] Rsw = Rmax(Gebiet)/15 LM Beobachtung ECMWF L ≈ 0 A ≈ 0 S = 0.17 L ≈ 0 A = -0.15 S = 0.63 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli 11 14

19 S A L - Statistik Sommer 2001-2004 für Rhein Datensatz
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick S A L - Statistik Sommer für Rhein LM ECMWF 2 1 A-Komponente -1 -2 -2 -1 1 2 -2 -1 1 2 S-Komponente S-Komponente 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli 12 14

20 Zusammenfassung Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick 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 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli 13 14

21 2. Projektphase - ab Mitte/Ende 2007:
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick Ausblick Anwendung von SAL auf stündliche Daten: disaggregierter Datensatz und QNVs verschiedener Modelle (ECMWF 40/25km, LM 7km, LMK 2,8km) weitere Tests und eventuelle Verbesserungen/Modifikationen für SAL Untersuchungen zu Differenzen zwischen LM und aLMo 2. Projektphase - ab Mitte/Ende 2007: 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 16 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli

22 Verifikation der hoch aufgelösten QNVs für Deutschland
Institut für Physik der Atmosphäre – Universität Mainz, Deutschland Verifikation der hoch aufgelösten QNVs für Deutschland Projekt: VERIPREG 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 23.Oktober 2006 Diese Arbeit ist ein Teil des SPP 1167 – Quantitative Niederschlagsvorhersage (QNV) und wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert.

23 RMSE-Vergleich: LM vs. ECMWF
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick RMSE-Vergleich: LM vs. ECMWF Sommer 2002, RMSE für Tagessummen Niederschlag mm/Tag 30.0 25.0 20.0 15.0 10.0 7.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 optimal LM ~12mm/Tag ECMWF ~7mm/Tag add 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli

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

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

26 Niederschlagsmenge [mm/(Gitterpunkt bzw.Station)]
Verifikation von hoch aufgelösten Niederschlagsvorhersagen für Deutschland Datensatz Jahresniederschlag S A L Zusammenfassung Ausblick Verifikation des Tagesgangs im Niederschlag Vergleich der Datensätze aus stündlichen Messungen, Disaggregierung und LM Sommermonate : Niederschlagsmenge 40 35 disaggr. Daten stündl. Mess. 30 Niederschlagsmenge [mm/(Gitterpunkt bzw.Station)] LM 25 20 15 00 03 06 09 12 15 18 21 Uhrzeit [UTC] add 23.Oktober 2006 Marcus Paulat Christoph Frei Martin Hagen Heini Wernli