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17. Übung: Wettervorhersage Nächste Übung: Freitag, 18.12.2013, 12:00 MEZ Listen Anwesenheitsliste  Schema zur Wetterlage am 20. Januar 2014  Wettervorhersage.

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1 17. Übung: Wettervorhersage Nächste Übung: Freitag, , 12:00 MEZ Listen Anwesenheitsliste  Schema zur Wetterlage am 20. Januar 2014  Wettervorhersage  Bsp. zur Wettervorhersage  Analyse Pfingstunwetter

2 Wettervorhersage Die Vorhersage des Wetters ist für viele Bereiche notwendig (z. B. Verkehr, Landwirtschaft, Tourismus,...). Die Atmosphäre stellt ein hydrodynamisches System dar, welches in physikalische Gleichungen gefasst werden kann. Mit sog. partielle Differenzialgleichungen kann der Zustand der Atmosphäre beschrieben werden. Für eine exakte Wettervorhersage ist die Kenntnis über den genauen Anfangszustand notwendig als auch die Lösungen der Differenzialgleichungen. Ungenauigkeiten in der Vorhersage treten auf, da der Zustand der Atmosphäre nicht genau feststellbar ist. Der sog. „Schmetterlingseffekt“ beschriebt, dass kleine Unterschiede im Anfangszustand zu einem späteren Zeitpunkt große Unterschiede in der Vorhersage verursachen. Des Weiteren können die notwendigen Lösungen der Gleichungen nur mit numerischen Näherungs- verfahren und mit Hilfe von Parametrisierungen gelöst werden kann. 100 %-ig sicher ist eine Wettervorhersage deshalb nie und deren Zuverlässigkeit verliert sich je nach Wetterlage und gestellten Anforderungen bereits nach wenigen Tagen.

3 Prognosemodelle  ECMWF: „European Center for Medium-Range Weather Forecasts“  GFS: „Global Forecast System“ des amerikanischen Wetterdienstes  GME: Globalmodell des Deutschen Wetterdiensts (DWD)  LM: Lokalmodell des DWD  UKMO: „United Kindom Model“ des UK MetOffice  JMA: Globalmodell der „Japan Meteorological Agency“  GEM: Globalmodell des kanadischen Wetterdienstes  NOGAPS: „Navy Operational Global Atmospheric Prediction System“ des amerikanischen "Fleet Numerical Meteorology and Oceanography Center" Wettervorhersage im Internet   

4 Entwicklung der Vorhersagegüte Jahr Tag 3 Tag 5 Tag 7 Südhemisphäre Quelle: basierend auf Simmons, A. J. und A. Hollingsworth, 2002: Some aspects of the improvement in skill of. numerical weather prediction. Q. J. Roy. Meteor. Soc., 128, Verbesserte Wettervorhersage seit 1980 Häufige und bessere Assimilation von Satellitenbeobachtungen  deutliche Steigerung der Genauigkeit in Südhemisphäre 500 hPa: Anomalie-Korrelation der Vorhersage des Geopotenzials Nordhemisphäre Tag 10

5 500 hPa Boden 850 hPA Vorhersagekarten (36 h Vorhersage für UTC)

6 Ensemble-Prognosen Mit Hilfe von sog. Ensemble-Prognosen ist eine Abschätzung der Vorhersagegüte möglich. Die Wettervorhersage ist stark vom Anfangszustand abhängig, der nicht exakt bekannt ist. Deshalb werden mehrere Simulationen des Wettergeschehens mit unterschiedlichen Anfangsbedingungen gestartet. Die Anfangsbedingungen werden dabei vor allem in den Regionen verändert in denen Luftmassen ihren Ursprung haben bzw. in denen atmosphärische Wellen zu wachsen beginnen. Des Weiteren wird die Auflösung der Modellsimulationen variiert, um deren Einfluss auf die Prognose abzuschätzen. Das Ergebnis der vielen Modellläufe ist ein Satz von Vorhersagen (ein sog. Ensemble), welche sich mehr oder weniger deutlich von einander unterscheiden. Zeigen die unterschiedlichen Modellläufe zu bestimmten Zeitpunkten gleiche Atmosphärenzustände, dann ist die Vorhersage recht sicher. Große Abweichungen signalisieren jedoch, dass eine Vorhersage nicht möglich ist. Aus dem zeitlichen Verlauf kann festgestellt werden ab wann eine Vorhersage unsicher wird.

7 GFS-„Spaghetti“-Plots In den sog. „Spaghetti“-Plots werden ausgewählte Isohypsen (im Bsp. 516, 552 und 576 gpdam in 500 hPa) mehrerer Ensembleläufe gleichzeitig dargestellt. Erzeugen die verschiedenen Läufe in etwa eine gleiche Vorhersage, dann liegen die gleichen Isohypsen nahe zusammen. In diesem Fall kann der Prognose vertraut werden. 24 h Vorhersage für UTC Quelle: Wetterzentrale h Vorhersage für UTC Quelle: Wetterzentrale

8 Ensemble-Prognosen des ECMWF LaufAuflösungAnfangsbedingungen deterministischer LaufT 799unverändert KontrolllaufT 399unverändert Ensembleläufe (50)T 399verändert Maximaler Wert aller Ensemblewerte Minimaler Wert 25 % der Ensemblewerte Median Bemerkung: In atmosphärischen Modellen werden meteorologische Variablen durch Kugelflächenfunktionen dargestellt. Die Kugelflächenfunktionen werden wiederum mittels Fourierreihen angenähert, wobei ab einem bestimmten Fourierkoeffizienten abgebrochen (Engl.: „truncation (T)“) wird. 90 % der Ensemblewerte 10 % der Ensemblewerte

9 Box-Whisker-Plot highest value upper quartile = third quartile = 75th percentile lower quartile = first quartile = 25th percentile median (median quartile = second quartile = 50th percentile) lowest value

10 I Ensemble-Prognosen des ECMWF Untch, A., M. Miller, M. Hortal, R. Buizza und P. Janssen, 2006: Towards a global meso- scale model: The high-resolution system TL799L91 and TL399L62 EPS. ECMWF Newsletter, 108, Buizza, R., J.-R. Bidlot, N. Wedi, M. Fuentes, M. Hamrud, G. Holt, T. Palmer und F. Vitart, 2006: The ECMWF Variable Resolution Ensemble Prediction System (VAREPS). ECMWF Newsletter, 108, Globales meso-skaliges ECMWF-Modell (Stand 2006):  L799L91 (deterministischer Lauf)  T399L62 (51 Ensemble-Läufe; 50 Läufe mit gestörten Anfangsbedingungen und 1 Lauf ohne Störung) Ensemble Prognosen mit variabler Auflösung (Stand 2006/2007):  ab Tag 10: T255L62 bis zum Tag 15  wöchentlich: Monats-Ensemble-Vorhersagen (ab Tag 10: Kopplung mit Ozean)

11 ECMWF Ensemble-Prognose: Bonn vom UTC

12 A. H. Fink, V. Ermert METSYN: Übung Synoptik WS 2007/2008 DWD-Meteogramm: Essen Temperatur in 2 m Temperatur in 850 hPa Temperatur in 500 hPa + 10°C Bedeckung Wolken signifikantes Wetter Druck Niederschlag Winde

13 Autoren. Peter Michael Inness, Steve Dorling Veröffentlichung. Januar 2012 Bibliotheks-Signatur N-INN Inness & Dorling (2012) Literaturtipp: Operational Weather Forecasting

14 Analyse der Wetterlage a) Beschreibe mit Hilfe der 300 und 500 hPa Karte sowie der Bodenanalyse die generelle Wetterlage, ist sie zonal oder meridional geprägt (Begründung!)?

15 b) Wo befinden sich lange und kurze Rossby-Wellen? In welche Richtung verlagern sich diese voraussichtlich? Analyse der Wetterlage

16 c) Wo erstreckt sich in etwa die Polarfront (Begründung!)? Analyse der Wetterlage

17 d) Hat sich kalte Luft von der Höhenströmung abgelöst? Handelt es sich dabei um einen Kaltlufttropfen oder Cut-Off (Begründung!)? Analyse der Wetterlage

18 e) Wo befinden sich Tief(Hoch)druckgebiete? Wie sind Tief(Hoch)druckgebiete im Vergleich zur Höhenkarte lokalisiert? Analyse der Wetterlage

19 f) Wo befinden sich Fronten, Konvergenzlinien? Analyse der Wetterlage

20 60 h Vorhersage: 500 & 700 hPa a) Wo über Europa entstehen möglicherweise Schauer und Gewitter? Wo ist die Wetterlage stabil (Begründung!)? b) Ist über Deutschland mit Niederschlag zu rechnen (Begründung!)?

21 60 h Vorhersage: 500 & 850 hPa Welche Temperatur ist über Madrid in 850 hPa und 500 hPa zu erwarten?

22 60 h Vorhersage: Meteogramm d) Welche Temperatur tritt am Gitterpunkt Essen voraussichtlich in 2 m, 850 hPa und 500 hPa auf?

23 60 h Vorhersage: 500 hPa „Spaghetti“-Plot e) In welchen Regionen ist die Vorhersage für das Geopotenzial in 500 hPa sicher, wo ist sie weniger sicher?

24 f) Bis zu welchem Zeitpunkt kann laut der ECMWF-Ensemble- Vorhersage am Gitterpunkt Bonn die Temperatur, die Wolkenbedeckung und der Niederschlag relativ zuverlässig vorhergesagt werden (Begründung!)?

25 Übungsaufgaben:  60 h Vorhersage (Beispiel online verfügbar) ansehen  Besprechung der Analyse des Pfingstunwetters vom 09. Juni 2014


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