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Meteorologentagung 10.-14. September 2007 in Hamburg
Radarvolumendeskriptoren von Niederschlagszellen zur quantitativen Niederschlagsschätzung
Radarvolumendeskriptoren von Niederschlagszellen zur quantitativen
Niederschlagsschätzung
AQUARadarAdvances in Quantitative Areal Precipitation Estimation by Radar
Teilprojekt B
Meteorologisches Institut der Universität BonnSilke Trömel, Clemens Simmer
Meteorologentagung 10.-14. September 2007 in Hamburg
Radarvolumendeskriptoren von Niederschlagszellen zur quantitativen Niederschlagsschätzung
Gliederung
1. Flächenschätzer aus Radardaten ohne Z-R-Beziehung:
Erweiterung des Modells durch die Beschreibung der zeitlichen und räumlichen Variabilität des 3-dimensionalen Radarvolumens:
Zusammenfassung und Ausblick
Verifikation der Näherung auf Basis dreier LM-Tage
V=S()·ATI (Doneaud et al. ,1984)
V/ATI=S(,IRVD)
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Radarvolumendeskriptoren von Niederschlagszellen zur quantitativen Niederschlagsschätzung
Die TheorieAtlas et al., 1990:
Liefern eine Theorie für die Schätzung
1. …des totalen Niederschlags eines einzelnen konvektivenRegengebiets/-systems über seine Lebenszeit sowie
2. …des flächenweiten instantanen Niederschlags von einerVielzahl von Systemen
durch Messung der Fläche mit Reflektivitäten oder äquivalenten Niederschlagsintensitäten oberhalb einer bestimmten Schwelle.
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Die Theorie
…beruht auf der Existenz einer gutartigen, relativ konstanten Wahrscheinlich- keitsdichtefunktion (PDF) der Regenintensitäten entweder von 1. …einem einzigen Regengebiet/-system über seine Lebenszeit 2. …oder einer Vielzahl von Systemen zu einem Zeitpunkt
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Radarvolumendeskriptoren von Niederschlagszellen zur quantitativen Niederschlagsschätzung
Die TheorieAtlas et al., 1990:
Liefern eine Theorie für die Schätzung
1. …des totalen Niederschlags eines einzelnen konvektivenRegengebiets/-systems über seine Lebenszeit sowie
2. …des flächenweiten instantanen Niederschlags von einerVielzahl von Systemen
durch Messung der Fläche mit Reflektivitäten oder äquivalenten Niederschlagsintensitäten oberhalb einer bestimmten Schwelle.
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Radarvolumendeskriptoren von Niederschlagszellen zur quantitativen Niederschlagsschätzung
Datengrundlage: Pseudoradardaten und modellierte Niederschläge des Lokalmodells (LM)
• Untersuchung von 100 Niederschlagssystemen vom 17. Juli 2004, 8. Juli 2005 und 19. August 2005
• Selektion gemäß SARTrE (Scale Adaptive Radar Tracking Environment)- Algorithmus (Jürgen Lorenz Simon, 2004)
Datumdes Gaußkernels
Anzahl
17. Juli 20046 2614 6
8. Juli 20056 1510 2014 5
19. August 20056 1610 12
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LM-Daten vom 8.Juli 2005
R [mm/h]
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Beispiel vom 8.7.2005: Experiment 3 (das größte und stärkste)
Z [dBZ]
Fläche: 103.3 ·104 km2 Maximum: 199.5 ·103 mm6/m3
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Beispiel vom 19. August 2005:Experiment 3
Z [dBZ]
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Verifikation : Schwelle = 18 dBZ
ATI [103 km2 h]
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
V [1
03 mm
km
2 ]
0
100
200
300
400
500
600
S(18 dBZ)=3.43 mm/h
r2=0.73
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Verifikation : Schwelle = 18 dBZ
S(18 dBZ)=2.92 mm/h
r2=0.68
ATI [103 km2 h]
0 5 10 15 20
V [1
03 mm
km
2 ]
0
20
40
60
80
100
0.88mm/h ≤V/ATI≥12.48mm/h
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Pool potentieller Regressoren
HMEANHSTD
ATI
A()AoA()/Ao
D
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Hor. Erwartungswert HMEANund hor. Standardabweichung HSTDEV (=18dBZ)
Horizontaler Erwartungswert [mm6/m3]
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000
V/A
TI [
mm
/h]
0
2
4
6
8
10
12
14
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Pool potentieller Regressoren
HMEANHSTD
ATI
A()AoA()/Ao
D
MEANEe
MEANETH
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Effektive Effizienz Ee
Qb-Qt
Ee= -------- Qb
Q = Mischungsverhältnis am Unter- (bottom) bzw. Oberrand (top) der Wolke
Rosenfeld et al. (1990)
Ee ≈ 0.5 entspricht rel. flacher Konvektion
Ee ≈ 1 entspricht rel. hochreichender Konvektion
Anteil an Wasserdampf, der durch die Wolkenbasis transportiert wirdund somit potentiell für Niederschlag zur Verfügung steht.
parametrisiert Entrainment, Mischung und Verdunstung
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Pool potentieller Regressoren
HMEANHSTD
ATI
A()AoA()/Ao
D
MBB
MEANEe MVSTD
MVMEAN
MEANETH
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Brightbandanteil
• Vertikalschnitts am jeweiligen Zentrum der Reflektivität
• Schätzung der Höhe der Nullgradschicht aus Radiosonden- aufstiegen (linear interpoliert)
Aktuelle Defintion:
Anteil der maximalen Reflektivitäten des Vertikalprofils im Bereich ± 1 ± 1 kmkm der 0oC-Schicht(Anhand vert. Schnitt in 0.1 km Auflösung)
Berechnung des
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Beispiel vom 8. Juli 2005: Experiment Q
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Verlauf von Experiment Q
Zeitschritt [10min.-Intervalle]
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26
Brig
htba
ndan
teil
0.00.10.20.30.40.50.60.70.80.91.0
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Pool potentieller Regressoren
HMEANHSTD
ATI
A()AoA()/Ao
D
MBBTBB
RTBBTNBB
RTNBBMEANEe MVSTD
MVMEAN
MEANETH
STDBB
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Signifikant detektierte Deskriptoren(Schrittweise Regression, leave-one-out cross-validation)
DeskriptorDeskriptor AnzahlAnzahlHMEAN 100
HMEAN3 100
HMEAN2 99
(A()/Ao)5 99
HSTD4 98
MBB3 97
RTBB 87
MEANETH 17
(A()/Ao) 9
TBB3 8
TNBB3 7
HMEAN4 2
TBB5 1
Erklärte Varianz in V/ATI: 98.9%
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Niederschlagsmengen der 100 Ereignisse
Niederschlagsereignisse
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Kum
ulie
rter
Nie
ders
chla
g [m
3]
1e+0
1e+1
1e+2
1e+3
1e+4
1e+5
1e+6
1e+7
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Absolute und relative Fehler
Niederschlagsereignisse
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Abs
olu
ter
Fe
hler
[m
3 ]
1e-3
1e-2
1e-1
1e+0
1e+1
1e+2
1e+3
1e+4
1e+5
1e+6
Niederschlagsereignisse
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100Rel
ativ
er F
ehle
r de
s ku
mul
iert
en N
iede
rsch
lags
-0.3
-0.2
-0.1
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0
(leave-one-out cross validation, LOOCV)
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Zusammenfassung und Auslick
1. Auf Basis 100 betrachteter Niederschlagssysteme dreier LM-Tageerweisen sich HMEAN, HMEAN3, HMEAN2, (A(t)/Ao)5,HSTD4, MBB3 und RTBB als Erfolg versprechende IRVD.
2. Der relative Fehler liegt auf Basis des Modells in 74 der 100 Fälle unter 10%.
3. Eine weitere Verbesserung ist durch skalen- oder typabhängige Modelle denkbar.
Der wichtigste, nun ausstehende Schritt ist es zu testen, ob reale Beobachtungen als mögliche Realisationen des Modells interpretiert werdenkönnen.
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Vielen Dank !