Nutzen von Radar-Niederschlagsschätzung & ECMWF-Ensemblevorhersage für die Abflussvorhersage
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- Caroline Ziegler
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1 Nutzen von Radar-Niederschlagsschätzung & ECMWF-Ensemblevorhersage für die David Kneis Uni Potsdam / LHWZ Dresden
2 Übersicht 1. Abfluss-Vorhersage 2. Untersuchungsgebiet Weißeritz
3 Übersicht 1. Abfluss-Vorhersage 2. Untersuchungsgebiet Weißeritz 3. Einfluss der Niederschlagsschätzung Methode, Ergebnisse, Einschätzung
4 Übersicht 1. Abfluss-Vorhersage 2. Untersuchungsgebiet Weißeritz 3. Einfluss der Niederschlagsschätzung 4. Mittelfrist-Ensemble- Methode, Ergebnisse, Einschätzung
5 Abfluss-Vorhersage Q am Pegel VZP? Q-Vorhersage Zeit Antrieb: Meteo-VH
6 Abfluss-Vorhersage Q am Pegel VZP Anfangswerte der Modellgrößen? Q-Vorhersage Zeit Antrieb: Meteo-VH
7 Abfluss-Vorhersage Q am Pegel VZP Anfangswerte der Modellgrößen Q-Simulation Antrieb: Meteo-Daten Q-Vorhersage Antrieb: Meteo-VH Zeit
8 Abfluss-Vorhersage Q am Pegel VZP Q-Simulation Antrieb: Meteo-Daten Q-Vorhersage Antrieb: Meteo-VH Zeit
9 Abfluss-Vorhersage Q am Pegel VZP Q-Simulation Antrieb: Meteo-Daten Q-Vorhersage Antrieb: Eignung der ECMWF Ensemble-VH? Zeit
10 Abfluss-Vorhersage Q am Pegel VZP Q-Simulation Antrieb: Eignung von Radar- Niederschlag? Q-Vorhersage Antrieb: Eignung der ECMWF Ensemble-VH? Zeit
11 Abfluss-Vorhersage Q am Pegel VZP Q-Simulation Q-Vorhersage Zeit NA-Modell: LARSIM
12 Übersicht 1. Abfluss-Vorhersage 2. Untersuchungsgebiet Weißeritz 3. Einfluss der Niederschlagsschätzung 4. Mittelfrist-Ensemble-
13 Untersuchungsgebiet Weißeritz Alb 150 km 2 D D D D D D D D Dresden D Weißeritz 380 km 2 D Obere Donau 520 km 2 D Frankfurt D Türkheim D Feldberg D München D D Obere Iller 250 km 2
14 Untersuchungsgebiet Weißeritz Ca. 380 km²
15 Untersuchungsgebiet Weißeritz Ca. 380 km² Talsperre A km 2 I GHR+AHR 10 6 m 3 I GHR /A mm Malter Klingenberg Lehnmühle
16 Untersuchungsgebiet Weißeritz Ca. 380 km²
17 Übersicht 1. Abfluss-Vorhersage 2. Untersuchungsgebiet Weißeritz 3. Einfluss der Niederschlagsschätzung 4. Mittelfrist-Ensemble-
18 Niederschlagsschätzung Hypothesen Die Radar-Niederschlagsschätzung verbessert... die Initialisierung des NA-Modells Q VZP Zeit
19 Niederschlagsschätzung Hypothesen Die Radar-Niederschlagsschätzung verbessert... die Initialisierung des NA-Modells den Antrieb für die kurzfristige Q-Vorhersage Q VZP Zeit
20 Niederschlagsschätzung Ohne Radar Mit Radar
21 Niederschlagsschätzung Untersuchungsmethoden 1. Güte der Wiedergabe an Stationen berechnen (Kreuzvalidierung; Vortrag Maik Heistermann)
22 Niederschlagsschätzung Untersuchungsmethoden 1. Güte der Wiedergabe an Stationen berechnen (Kreuzvalidierung; Vortrag Maik Heistermann) 2. Gebietsniederschlag mit und ohne Radar-Daten schätzen und... - Gütemaße für Abfluss-Simulation auswerten - Gütemaße für Abfluss-Vorhersage auswerten
23 Niederschlagsschätzung Periode: Mai 04 Juni 08
24 Niederschlagsschätzung Periode: Mai 04 Juni 08
25 Niederschlagsschätzung Inverse-Distance mit Quadrantensuche
26 Niederschlagsschätzung Wie IDW, aber mit linearem Höhentrend (= Kalibrierdaten)
27 Niederschlagsschätzung Mittels "Merging" angeeichter Radar-Niederschlag
28 Niederschlagsschätzung Nicht angeeichter Radar- Niederschlag
29 Niederschlagsschätzung
30 Niederschlagsschätzung
31 Niederschlagsschätzung G-O-F für Q-Klassen G-O-F für lokale Q- Maxima
32 Niederschlagsschätzung Erkenntnis Die Überlegenheit angeeichter Radar-Daten kommt in der Abfluss-Simulation nicht zum Ausdruck...
33 Niederschlagsschätzung Erkenntnis Die Überlegenheit angeeichter Radar-Daten kommt in der Abfluss-Simulation nicht zum Ausdruck... weil das NA-Modell bisher nicht für die Radar-Daten nachkalibriert wurde?
34 Niederschlagsschätzung Erkenntnis Die Überlegenheit angeeichter Radar-Daten kommt in der Abfluss-Simulation nicht zum Ausdruck... weil das NA-Modell bisher nicht für die Radar-Daten nachkalibriert wurde? weil die Radar-Daten vermutlich Fehler aufweisen, die die Kreuzvalidierung nicht entdeckt?
35 Niederschlagsschätzung Niederschlags-Summen im Zeitraum mit Radar-Daten ( ; 00; 02) IDW MRG
36 Niederschlagsschätzung Niederschlags-Differenz im Zeitraum mit Radar-Daten ( ; 00; 02) MRG IDW
37 Niederschlagsschätzung Niederschlags-Differenz im Zeitraum mit Radar-Daten ( ; 00; 02) MRG IDW
38 Niederschlagsschätzung Einschätzung Sehr gut korrigierte Radar-Daten sind Voraussetzung... für eine sinnvolle Nachkalibrierung des NA-Modells für eine verbesserte Q-Simulation/-VH
39 Niederschlagsschätzung Einschätzung Sehr gut korrigierte Radar-Daten sind Voraussetzung... für eine sinnvolle Nachkalibrierung des NA-Modells für eine verbesserte Q-Simulation/-VH Der Merging-Ergebnisse müssen mit Hilfe des verdichteten Ombrometer-Netzes validiert werden
40 Übersicht 1. Abfluss-Vorhersage 2. Untersuchungsgebiet Weißeritz 3. Einfluss der Niederschlagsschätzung 4. Mittelfrist-Ensemble-
41 Stationsvorhersagen für N, T, (R) Exp. Downscaling ECMWF Ensemble GME COSMO-EU COSMO-DE 10d 0h 24h 48h 72h 96h 120h 6d 7d
42 Fragen Eignet sich diese Vorhersage für die HW- Frühwarnung in kleinen Einzugsgebieten?
43 Fragen Eignet sich diese Vorhersage für die HW- Frühwarnung in kleinen Einzugsgebieten? Kann diese Vorhersage bei der Entscheidung über die Vorentlastung der Weißeritz-Talsperren helfen?
44 Auswahl der Vorhersage-Zeitpunkte Zuverlässige Statistik Begrenzung durch Rechenzeit & Daten
45 Auswahl der Vorhersage-Zeitpunkte Zuverlässige Statistik Begrenzung durch Rechenzeit & Daten Selektion von Vorhersage-Zeiträumen mit Niederschlag > 30mm / 24h oder > 50mm / 48h an einer Messstation oder bei >= 25% der VH-Member.
46 Was ist eine erfolgreiche Abfluss-Vorhersage? Q t max * 0.75 t max * 1.25 Q max * 1.25 Q max * 0.75 t = 0 (VZP) t
47 Q Beob. VH t
48 Q Q t Q t t
49 Q Q t Q t t
50 Q Q t Q t t
51
52 Ergebnis #1 Wiedergabe des maximalen Abflusses im VZR am Pegel Ammelsdorf (49 km 2 ) Zeitfehler unberücksichtigt
53 Antrieb im VZR: Obs 1h
54 Antrieb im VZR: Obs 1h Antrieb im VZR: Obs 24h
55 Antrieb im VZR: Obs 1h Antrieb im VZR: Ens Ctrl
56 Antrieb im VZR: Obs 1h Antrieb im VZR: Ens Mean
57 Ergebnis #2 Erfolgsrate (in %) am Pegel Ammelsdorf mit Berücksichtigung des Zeitfehlers
58 Pegel Ammelsdorf (49 km 2, 674 VZP) OK Q Q t t Obs 1h Obs 24h Ens Ctrl Ens Mean Ens 30-70% Einheit: % der VZP
59 Pegel Ammelsdorf (49 km 2, 674 VZP) OK Q Q t t Obs 1h Obs 24h Ens Ctrl Ens Mean Ens 30-70% Einheit: % der VZP
60 Pegel Ammelsdorf (49 km 2, 674 VZP) OK Q Q t t Obs 1h Obs 24h Ens Ctrl Ens Mean Ens 30-70% Einheit: % der VZP
61 Beispiel-Ereignisse am Pegel Ammelsdorf Frühjahrs-Hochwasser 2006
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70 Beispiel-Ereignisse am Pegel Ammelsdorf Frühjahrs-Hochwasser 2006 August-Hochwasser 2002
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78 ECMWF
79 Beispiel-Ereignisse am Pegel Ammelsdorf Frühjahrs-Hochwasser 2006 August-Hochwasser 2002 September 2001
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81
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85 Einschätzung In so kleinen Gebieten ist die Güte der Abfluss-VH selbst bei "perfekter" Wetter-Vorhersage gering
86 Einschätzung In so kleinen Gebieten ist die Güte der Abfluss-VH selbst bei "perfekter" Wetter-Vorhersage gering Imperfekte Messdaten & Regionalisierung Modell-Struktur, Parameter, Diskretisierung
87 Einschätzung In so kleinen Gebieten ist die Güte der Abfluss-VH selbst bei "perfekter" Wetter-Vorhersage gering Imperfekte Messdaten & Regionalisierung Modell-Struktur, Parameter, Diskretisierung Die getestete Meteo-Vorhersage kann... vor kritischen Atmosphären-Zuständen warnen
88 Einschätzung In so kleinen Gebieten ist die Güte der Abfluss-VH selbst bei "perfekter" Wetter-Vorhersage gering Imperfekte Messdaten & Regionalisierung Modell-Struktur, Parameter, Diskretisierung Die getestete Meteo-Vorhersage kann... vor kritischen Atmosphären-Zuständen warnen wahrscheinlich keine für die vorausschauende Steuerung nutzbare Abfluss-Vorhersage liefern
89 Einschätzung Unser Anspruch ist extrem hoch!
90 Einschätzung Unser Anspruch ist extrem hoch! Sehr gut parametrisiertes Modell UND extrem gute meteorologische Vorhersage nötig
91 Ausblick Test der Vorhersagegüte für Abfluss-Füllen Vorhersagegüte differenzieren (24h, 48h,...)
92 Ausblick Test der Vorhersagegüte für Abfluss-Füllen Vorhersagegüte differenzieren (24h, 48h,...) Diskussion der Bewertungs-Kriterien und Ergebnisse mit potentiellen Nutzern (Talsperren-Betreiber)
93 Ausblick Test der Vorhersagegüte für Abfluss-Füllen Vorhersagegüte differenzieren (24h, 48h,...) Diskussion der Bewertungs-Kriterien und Ergebnisse mit potentiellen Nutzern (Talsperren-Betreiber) Potential von Anpassungen im NA-Modell und alternative Meteo-VH (LM) testen
94 Ausblick Test der Vorhersagegüte für Abfluss-Füllen Vorhersagegüte differenzieren (24h, 48h,...) Diskussion der Bewertungs-Kriterien und Ergebnisse mit potentiellen Nutzern (Talsperren-Betreiber) Potential von Anpassungen im NA-Modell und alternative Meteo-VH (LM) testen Eher konventionelle Bewirtschaftung von "plausibel" bemessenen HW-Rückhalteräumen
95 Mit Input von Gerd Bürger (Uni P), Maik Heistermann (Uni P), Angela Sieber (HVZ Karlsruhe),... Daten und Unterstützung von LfULG & LTV Sachsen, DWD, TU Dresden,... und Finanzierung durch das BMBF.
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