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QUEST. Quantitative evaluation of regional precipitation forecasts using multi-dimensional remote sensing observations. Projektpartner Susanne Crewell, Thorsten Reinhardt , Universität zu Köln ( IGMK ) Jürgen Fischer, Stefan Stapelberg , FU Berlin ( FUB )

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Presentation Transcript

  1. QUEST Quantitative evaluation of regional precipitation forecasts using multi-dimensional remote sensing observations • Projektpartner • Susanne Crewell, Thorsten Reinhardt, Universität zu Köln (IGMK) • Jürgen Fischer, Stefan Stapelberg, FU Berlin (FUB) • George Craig, Martin Hagen, N.N.,DLR • Felix Ament, N.N., Universität Hamburg (UHH) • Axel Seifert, Deutscher Wetterdienst (DWD) • Nicole van Lipzig, Katholieke Universiteit Leuven (KUL), Belgien • Beitrag zu folgenden Zielen des SPP • I. Identifikation der für die Defizite verantwortlichen physikalischen und chemischen Prozesse bei der QNV • II. Bestimmung und Ausschöpfung der Potenziale vorhandener und neuer Daten und Prozessbeschreibungen zur Verbesserung der QNV

  2. Beobachtungen Vorwärts-Operator Retrieval QUEST: Strategie • Evaluierung mesoskaliger Vorhersagen von Variablen des hydrologischen Zyklus • Kombination (detaillierter) Fallsstudien und Langzeit-Modellevaluierung • Identifikation systematischer Modellfehler • Untersuchung der Modellphysik, Zuordnung von Modellfehlern zur Modell-Behandlung spezifischer Prozesse • Fernerkundungsdaten, die zur Zeit in der Routineverifikation (noch) nicht genutzt werden • Radar-/Satelliten-Beobachtungen in räumlicher Auflösung ähnlich zu NWV • polarimetrisches Radar & Millimeter-Radiometrie für Hydrometeore • Lebenszyklus von Wolken und Niederschlagszellen (Modell/Realität) Vorhersagen General Observation Period GOP

  3. Fallstudien vs Langzeit-Evaluierung • Detailierte Analysis • Automated analysis • Formulation of hypothesis • High significance • Low significance • Difficult to indentify physical mechanism Fallstudien Langzeit-Evaluierung • Sensitivity runs feasible /physical explanation • Objective selection of cases • Subjectively chosen cases • Tool development

  4. Uhrzeit des TB10.8-Minimums COSMO-DE TB @ 150 GHz AMSU Pfeifer et al., 2008 Fallstudien 3.8.2006 11 UTC COSMO-DE TB@10.8 m MSG

  5. Wolkenoberkante aus COSMO-DE, verschiedene Methoden (1) Bedeckungsgrad-Schwellwert (skalige und subskalige Wolken berücksichtigt) COSMO-DE, 2006-08-28 14 UTC Wolke ab clc>0.01 Wolke ab clc>0.5

  6. Wolkenoberkante aus COSMO-DE, verschiedene Methoden (2) Eis-Schwellwert: (nur skalige Wolken berücksichtigt) COSMO-DE, 2006-08-28 14 UTC Wolke ab (qc>1e-10 or qi>5e-5) Wolke ab (qc>1e-10 or qi>1e-7)

  7. Wolkenoberkante aus COSMO-DE, verschiedene Methoden (3) Berücksichtigung von Schnee (nur skalige Wolken) (1) COSMO-DE, 2006-08-28 14 UTC Wolke ab (qc>1e-10 or qi>5e-5) Wolke ab (qc>1e-10 or (qi+qs)>5e-5)

  8. Crewell et al., 2008 Langzeit-Evaluierung GPS Wasserdampf Wolkenbasishöhe Modell-Bias im Tagesgang Juli 2007 MSG Wolkenoberkantenhöhe • Konditionelle multi-variate • Verifikation erforderlich • Regionalisierung • Wetterlagen • Modell-Vergleiche

  9. Integrierter Wasserdampf: COSMO-DE vs GPS 2007 Modell- Startzeit Mittags/nachmittags gestartete Läufe starten trockener! Trockener Bias der mittags assimilierten Radiosonden-Messungen?

  10. Für alle Stationen gilt, dass die 12 Uhr gestarteten Radiosonden trockener messen !

  11. Langzeit-Evaluierung Ceilometer-Wolkenhöhen 2007

  12. Langzeit-Evaluierung Ceilometer-Wolkenhöhen 2007

  13. Arbeitspunkte 3. Phase (1) • Wasserdampf und sein Einfluss auf Wolken und Niederschlag (FUB, IGMK) - COSMO-DE vs COSMO-EU, Warum COSMO-EU trockener? Advektion? Verdunstung?- Radiosonden-“Dry bias”- räumliche Variabilität (MODIS, MERIS, MSG) • Wolkenentwicklung (FUB, IGMK) - Langzeitevaluierung der Modell-(SynSat-)Strahldichten, Wolkenoberkantenhöhen - Ausdehnung und Intensität (Tracking von MSG- und Radardaten + AMSU) - vertikal (MSG- and Ceilometer-Daten) • Systematische Wetterlagenabhängigkeit von Modellfehlern (IGMK,FUB,UHH) • Erweiterung der GOP-Auswertung auf MAP D-PHASE (UHH) • Fehlerstrukturen in Variablen des hydrologischen Zyklus- multivariate Analyse, “lagged”-Korrelationen, Ensembles Bott VERIPREG DAQUA

  14. Arbeitspunkte 3. Phase (2) • Grenzschichtentwicklung und –tagesgang (IGMK, DWD)- Analyse von DWD-Testsuiten zu verschiedenen turbulenten Längenskalen • Wolkenmikrophysik (DLR, IGMK)- Behandlung der Eisphase (Schnee/Graupel), Graupel-Größenverteilung und -teilcheneigenschaften - (2-Momenten-Schema) • WP3.3 Wolken-Strahlungs-Wechselwirkung (IGMK) Schnee im COSMO-Strahlungsschema berücksichtigen? Vergleich mit Strahlungsmessungen (AMF Murgtal, Lindenberg, Cabauw) • WP3.4 Evaluierung von Ensembles (UHH) - verschiedene Ensembles (Multi-Modell-, Startzeit-, Konfiguration-, …) - Einbeziehung von MAP-DPHASE - Spread-Güte-Beziehung? – in multivariater Perspektive! Kottmeier et al. Blahak

  15. Zu jeder Radiosondenstation wurde eine GPS-Station in der Nähe gesucht und dann der durchschnittliche BIAS zu verschiedenen Monaten bestimmt! BIAS im Durchschnitt ungefähr 0 !

  16. BIAS im Durchschnitt negativ Radiosondenmessungen um 12 UTC trockener !

  17. Wolkenoberkante aus COSMO-DE, verschiedene Methoden (4) Schnee (nur skalige Wolken) (2) COSMO-DE, 2006-08-28 14 UTC Wolke ab (qc>1e-10 or qi>1e-7) Wolke ab (qc>1e-10 or (qi+qs)>1e-7)

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