Flash-Flood Flood Frühwarnung
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- Paul Maus
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1 Flash-Flood Flood Frühwarnung via Expanded Downscaling von Ensemble-Vorhersagen G. Bürger, D. Reusser, D. Kneis Ensembles Expanded Downscaling Verifikation Deterministisch oder probabilistisch? Nutzer und das cost-loss Modell Warnung wie früh? 1 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
2 Methodik Idee: Klima-downscaling für Wettervorhersage Methode: Ensemble Prediction System (EPS) des ECMWF Expanded Downscaling (EDS) EPS EDS Niederschlagsensembles für OPAQUE (Alb, Donau) Verifikation, tägl (deterministisch, probabilistisch) Vergleich mit LM Ziel (Resultat?): Frühwarnung (3-5 Tage) 2 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
3 Ensemble Breite als Maß für die Unsicherheit des Ensemble-Mittels 3 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
4 4 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
5 ECMWF 5 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
6 6 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
7 perfect prog(nosis) Vergangenheit Zukunft global (GCM) Kalibrierung Vorhersage lokal (Stationen) 7 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
8 Expanded downscaling (EDS) globale Zirkulation ξ Transferfunktion f lokales Wetter η η = f (ξ) + "Fehler" minimiere "Fehler" f = multiple lineare Regression minimiere "Fehler" und erhalte lokale Kovarianz f = expanded downscaling Resultat: größerer Fehler, aber realistische Kovariabilität 8 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
9 Ein bißchen Mathematik... Lösungsmatrix für EDS f = E 1 = G VU' G ξ η G ξ und G η die Cholesky-Faktoren von ξ ξ und η η, U and V aus der SVD: UΣV' = G η' ξ η G 1 ξ 9 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
10 Atmosphärische Felder (ξ) für EDS at 850hPa at sfc z, geopotential height vo, vorticity t, temperature q, specific humidity tp, total precipitation ~100 dominante EOFs, von 825 = 5 (15 11) Gitterpunkten Deutschland EDS kein MOS 10 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
11 Numerik η = E ξ lokaler Niederschlag ECMWF-Felder Matrizenmultiplikation - numerisch sehr einfach Vorteil: Lange Simulationen, große Ensembles 11 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
12 EPS EDS Beobachtung t + 0d Kontrolle... gestört... definiere E aus ξ und η t + 0d t + 0d t + 0d EDS t + 1d t + 1d t + 1d t + 2d t + 2d t + 2d anwenden: η = E ξ EPS (globales ξ) Niederschlags VHS (lokales η) t + 0d t + 0d t + 0d 12 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
13 Niederschlags-Vorhersage 51 Stationsvorhersagen für N & T downscaling (EDS) ECMWF Ensemble GME COSMO-EU COSMO-DE 10d 0h 24h 48h 72h 96h 120h 6d 7d 13 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
14 Vorhersagen Gebietsniederschlag Alb, +48h 14 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
15 LM Variabilität zu gering 15 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
16 Gebietsniederschlag, +48h, Q 95 (Obs) = 14.6 mm/d EDS Q 95 EDS > Q 95 OBS Q OBS > Q LM Q 95 LM > Q 95 OBS Q OBS > Q OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
17 Gebietsniederschlag, +48h, Q 99 (Obs) = 26 mm/d EDS Q 99 EDS > Q 99 OBS Q OBS > Q LM Q 99 LM > Q 99 OBS Q OBS > Q OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
18 Gilbert skill score (GSS) (syn.: Equitable Threat Score) F = 0 F = 1 O = 0 d b O = 1 c a a a+b+c = Treffer pro beob. oder vorh. Ereignis a a - a R : Zufallskorrektur a ar GSS= a a +b+c R 18 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
19 GSS +48h EDS LM Q Q OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
20 skill vs. lead time 20 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
21 skill vs. Ereignis-Schwelle (Seltenheit), +48h Q 90 Q 95 Q OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
22 Zusammenfassung deterministisch ECMWF/EDS besser als GME/LM für +48h (vorläufig!) vergleiche EFAS control besser als ensemble mean. Warum? EDS skill (GSS) bis +120h 22 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
23 +48h Vorhersagen 23 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
24 ensemble Wahrscheinlichkeit Schwelle p
25 Globale vs. lokale ensembles global: Ensemble Breite als Maß für die Unsicherheit des Ensemble-Mittels lokal: Nicht a priori gültig durch überlagerten downscaling Fehler direkte Wahrsch. Vorhersagen nicht "reliable" Ausweg: Kalibrierung des Ensembles 25 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
26 Ensemble Kalibrierung Brier skill score (BSS) für Alb 26 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
27 cost-loss Modell Vorhersage EDS Q EDS > Q OBS Q d b OBS > Q c a Kosten EDS Q EDS > Q OBS Q 0 C OBS > Q L C tägl. Kosten: A = a C + b C + c L 27 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
28 Beispiel: tägl. Kosten, Q 95 det. vs. prob. Kosten für Q 95 Schutzmaßnahmen: C = Verlust bei Q 95 ohne Maßnahmen: L = optimale Schwelle Keine Warnung = 0.05 * L = OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
29 Beispiel: tägl. Kosten, Q 99 det. vs. prob. Kosten für Q 99 Schutzmaßnahmen: C = 0.1 Mio Verlust bei Q 99 ohne Maßnahmen: L = 1 Mio 29 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
30 Mittlere tägl. Kosten (C/L = 0.1) Q 95, L=0.1M Q 99, L=1M 30 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
31 skill vs. lead time 31 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
32 skill vs. lead time Obere Donau 32 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
33 skill vs. Ereignis-Schwelle (Seltenheit), +48h Obere Donau Q 90 Q 95 Q OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
34 Mittlere tägl. Kosten, (C/L = 0.1) Obere Donau Q 95, L=0.1M Q 99, L=1M 34 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
35 Mittlere tägl. Kosten, (C/L = 0.1) Weißeritz Q 95, L=0.1M Q 99, L=1M 35 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
36 Zusammenfassung & Ausblick Empiriches downscaling (EDS) besser als dynamisches (LM) (vorläufig!) zu geringe LM Variabilität EDS ensemble mean schlecht Lokale Ensemble Breite Modellfehler? Ensemble Kalibrierung VHS aus Ensemble am besten, GSS skill bis +5d Ökonomischer Wert der prob. VHS nutzerabhängig (cost/loss ratio) im hydr. Kontext (C/L~0.1) nützlich bis +5d Donau ähnlich, Weißeritz etwas schlechter (kontinentaler Einfluß?) Hydrologie? Vergleiche OPAQUE mit EFAS und COSMO-LEPS! 36 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
37 Ende Q 95, L=0.1M Q 99, L=1M 37 OPAQUE Tagung Karlsruhe, 28. Nov. 2008
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