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