RADVOR. (Radarbasierte Niederschlagsvorhersage im Kürzestfristzeitraum)

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1 Abteilung Hydrometeorologie RADVOR (Radarbasierte Niederschlagsvorhersage im Kürzestfristzeitraum) Ein Verfahren aus dem Projekt RADVOR-OP der Bund/Länder-Arbeitsgemeinschaft Wasser Autorin: Dr. Tanja Winterrath Deutscher Wetterdienst Kurzzusammenfassung Stand: 04. Dezember 2014

2 2 2014, Deutscher Wetterdienst

3 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung Tracking und Vorhersage Quantifizierung Winterwetternowcasting Hagelnowcasting Zusammenfassung Literatur Produktu bersicht , Deutscher Wetterdienst 3

4 1 Einleitung Die zeitnahe Bereitstellung hoch aufgelöster, flächendeckender, quantitativer Niederschlagsanalysen und -vorhersagen stellt einen elementaren Beitrag des Deutschen Wetterdienstes (DWD) für die operationelle Hochwasservorhersage dar. Im Rahmen der Projekte RADOLAN und RADVOR-OP entwickelte der DWD in Abstimmung mit der Bund/Länder-Arbeitsgemeinschaft Wasser (LAWA) spezielle Produkte für den Hochwasservorhersagedienst der Wasserwirtschaftsverwaltungen der Länder. Kapitel 7 listet die zum Thema RADVOR erstellten Publikationen. Die kontinuierliche Weiterentwicklung der Rechnersysteme ermöglicht unter Beibehaltung der Bereitstellungszeit eine ständige Erhöhung der räumlichen und zeitlichen Auflösung der numerischen Wettervorhersagemodelle. Aufgrund der räumlich und zeitlich heterogenen Charakteristik des Niederschlags ist jedoch selbst eine kurzfristige Vorhersage hinsichtlich der Lage und Intensität auf Basis der numerischen Modelle schwierig. Nowcasting-Verfahren schließen die Lücke zwischen den Beobachtungen und numerischen Modellprognosen. Eine wichtige Voraussetzung für eine korrekte hydrologische Abflussmodellierung ist neben der exakten räumlichen und zeitlichen Prognose des Ereignisses die Quantifizierung des abflusswirksamen Niederschlags. Aus dieser Anforderung resultieren die Weiterentwicklungen des Nowcastingsystems um ein Quantifizierungsmodul sowie einer Vorhersage des Aggregatzustands des Niederschlags. 2 Tracking und Vorhersage Das Kernprinzip des radarbasierten Nowcastingverfahrens ist die Erkennung und Zuordnung ähnlicher Niederschlagsstrukturen in aufeinanderfolgenden Radarbildern sowie die Verlagerung des aktuellen Radarprodukts entlang des auf diese Weise ermittelten Vektorfelds. Die Mustererkennung erfolgt in der Umgebung definierter äquidistanter Pixel des Rasters, wobei die Schrittweite des Abtastens des Rasters 20 Pixel beträgt. Das Verfahren verwendet das zweidimensionale Deutschlandkomposit RZ aus RADOLAN (eine Umstellung auf das qualitätsgeprüfte RY ist derzeit in Arbeit). Es handelt sich hierbei um die Niederschlagsrate in mm/5min, umgerechnet über die verfeinerte ZR-Beziehung aus RADOLAN, mit einer räumlichen Gitterweite von 1km x 1km. Alle fünf Minuten erfolgt eine Verlagerung in 5-Minuten-Schritten entlang des gültigen Verlagerungsvektorfeldes bis zu zwei Stunden in die Zukunft. Hierbei wird zu jedem Vorhersagezeitschritt die jeweils gültige Vorhersage des Verlagerungsvektorfeldes für die Verlagerung verwendet. Zu jedem Zeitschritt liegen somit eine Analyse und 24 vorhergesagte 5-Minuten-Niederschlagskomposits vor. Dieses werden zu stündlichen Niederschlagssummen RS zusammengefasst. Im Rahmen des RADVOR-OP-Nowcastings wird ein Texturfilter (Winterrath und Rosenow, 2007) angewendet. Die grundlegende Idee des Filters ist das vereinzelte Auftreten der Falschechos im Gegensatz zu den ausgedehnten Niederschlagsstrukturen. Pixel werden in diesem Verfahren als Clutter erkannt, wenn in einer definierten Umgebung von x Pixeln ein bestimmter Prozentsatz y % an Pixeln einen deutlich geringeren Wert (< z %) als das mittlere Pixel oder im Spezialfall den Wert Null besitzen. Die Clutterpixel werden anschließend auf einen interpolierten Niederschlagswert bzw. auf null gesetzt. Zur Bestimmung der Clutterpixel werden das gesamte RADOLAN-Gebiet pixelweise gescannt und eine Cluttermaske generiert. Im anschließenden Schritt werden die detektierten Pixel im Spezialfall (niederschlagsfreies Gebiet) auf null gesetzt, innerhalb eines Niederschlagsgebietes auf den Mittelwert der Zweierumgebung, wenn diese mindestens zwei clutterfreie Pixel beinhaltet. Ist dies nicht der Fall wird die Umgebung so-lange um ein Pixel vergrößert, bis die Bedingung erfüllt ist oder maxi , Deutscher Wetterdienst

5 mal die Umgebung von x Pixeln erreicht wurde. Die Parameter sind auf der Basis von Testfällen mit den Werten x=4, y=85 und z=45 belegt. 3 Quantifizierung Radarsysteme messen die von Hydrometeoren zurückgestreute Strahlung, die mithilfe der ZR- Beziehung unter Annahme einer standardisierten Verteilung in eine Niederschlagsrate umgerechnet wird. Die Niederschlagsbestimmung aus Radarmessungen ist somit eine indirekte Messmethode. Die auf diese Art bestimmten Niederschlagssummen können von den realen Werten stark abweichen. Für die quantitative Niederschlagsanalyse und -vorhersage ist es daher unabdingbar, eine Aneichung der radarbasierten Niederschlagswerte an Bodenmessdaten vorzunehmen. Im Falle der Analyse ermöglicht das RADOLAN-Verfahren die Bereitstellung quantitativer, flächendeckender Niederschlagsanalysen innerhalb einer Zeitspanne von ca. 30 Minuten. Für die radarbasierten Vorhersagen stehen aufgrund der Aktualität der Prognosen im Bereich des Nowcastings werden mit einer Frequenz von wenigen Minuten hochaufgelöste, flächendeckende Prognosen des Niederschlags produziert keine Bodenmessungen zur Aneichung der Eingangsdaten zur Verfügung. Da die nichtangeeichten Eingangsdaten die realen Niederschlagswerte nur ungenügend wiedergeben, wurde ein Verfahren entwickelt, die Information der Aneichung auf die Vorhersage zu übertragen. Die grundlegende Annahme des Quantifizierungsverfahrens ist, dass der Einfluss der Aneichung größer ist als die dynamische Änderung der Häufigkeitsverteilung des Niederschlags über den Zeitraum von maximal 1,5 Stunden, der maximalen zeitlichen Differenz zwischen der aktuellen RQ-Analyse und der aktuellsten im Routinebetrieb vorliegenden RW-Analyse. Aus dieser Annahme folgt Basis: RW Zeitraum: Winter 13/14 RS RQ +0h +1h +2h +0h +1h +2h # BIAS Wert 1,13 1,36 1,34 0,96 0,99 1,00 # ETS Wert 0,43 0,52 0,34 0,44 0,51 0,35 Tabelle 1: Verifikation der Produkte RS und RQ gegen RADOLAN-RW für stratiforme Wettersituationen im Winter 2013/ , Deutscher Wetterdienst 5

6 der technische Ansatz des Quantifizierungsverfahrens RAVOQ: die Transformation der Häufigkeitsverteilung des Vorhersageprodukts RS auf die Häufigkeitsverteilung des angeeichten RADOLAN- Produkts RW. Da die Grundannahme der Persistenz der Häufigkeitsverteilung für konvektive Wettersituationen nicht gegeben ist, wird die Quantifizierungsmethode ausschließlich auf stratiforme Wetterlagen angewendet. Die Definition konvektiver Situationen erfolgt über die Detektion konvektiver Zellen durch KONRAD (Zellerkennungs- und -verlagerungsalgorithmus des DWD) zum aktuellen Zeitpunkt oder innerhalb der Zeitspanne der Gültigkeit des aktuellen RW-Produkts. Eine vergleichende Verifikation, die ständig im Rahmen des Produktmonitorings erfolgt, zeigt, dass der multiplikative Bias des quantifizierten Vorhersageprodukts RQ gegenüber dem best-angeeichten RADOLAN-Produkt RW in skaligen Wetterlagen um den optimalen Wert von 1 schwankt, während das RS im Mittel eine Überschätzung des Niederschlags prognostiziert. Tabelle 1 zeigt die Ergebnisse der Verifikation für die Wintersaison 2013/14, die durch stratiforme Wetterlagen geprägt war. 4 Winterwetternowcasting Ausgangspunkt des Winterwetternowcastings sind die DWD-Verfahren Satelliten- und Radarwetter, welche unter Verwendung synoptischer Meldungen, Satelliten-, Radar- und Modelldaten sowie unter Berücksichtigung der Orografie eine Analyse und in Verbindung mit dem radarbasierten Nowcastingmodul eine Vorhersage der Niederschlagsphase ermöglichen. Die Ermittlung des prozentualen Anteils festen (definiert im hydrometeorologischen Sinn als nicht abflusswirksam) Niederschlags erfolgt wie in Abbildung 1 dargestellt über die Verschneidung der Fest-Flüssig-Maske aus dem Radarwetter (NA) mit den Niederschlagsprodukten aus RADVOR. Die Summe der Niederschläge aus dem RV-Produkt, die entsprechend dem zugewiesenen NA-Produkt als fest vorhergesagt werden, wird in Relation zur Gesamtsumme des Niederschlags über alle zwölf RV- Produkte der jeweiligen Stunde gesetzt. Im Beispiel sind das 15 mm / 20 mm, also 75 %. Die Bestimmung der Werte erfolgt für alle Pixel, an denen das zugehörige Vorhersageprodukt RQ Niederschlag vorhersagt. Das RE-Produkt ist folglich nur an den Pixeln definiert, an denen im RQ Niederschlagswerte > 0 mm/h auftreten; alle anderen Pixel sind als Fehlwerte (Bit 15 + Wert 2500 für RQ = 0mm/h und Bit 14 + Wert 2500 sonst) markiert. Abbildung 1: Schematische Darstellung der Generierung des Winterwetterprodukts RE, das den Anteil des festen Niederschlags am Gesamtniederschlag im RQ beschreibt , Deutscher Wetterdienst

7 Abbildung 2: Einstündige Vorhersage des RQ-Produkts (Isolinien) und RE-Produkts [%] (Isoflächen), Modelllauf , 06:30 UTC, und Wetterbeobachtungen der Bodenstationen, , 07:00 UTC. Abbildung 2 zeigt beispielhaft die einstündige quantifizierte Niederschlagsvorhersage RQ für den 06. Januar 2011, 06:30 UTC + 1h sowie das korrespondierende RE-Produkt. Zum Vergleich sind die Bodenbeobachtungen von 07:00 UTC als Wettersymbol dargestellt. Eine Verifikation des Produkts ist schwierig, da die Vorhersage in den meisten Fällen trivial ist. Eine Verifikation auf der Basis von fünf nicht-trivialen Wetterfällen, also Ereignissen, die sowohl die flüssige als auch die feste Phase aufwiesen, zeigt gute Ergebnisse (s. Tabelle 2). Im Rahmen der Verifikation wurden alle Vorhersagen < 50% im RE als flüssig, alle anderen als fest definiert und mit entsprechend aufbereiteten Bodendaten verifiziert. RE (50%) POD FAR ETS +1h 0,76 0,41 0,36 +2h 0,69 0,40 0,32 Tabelle 2: Verifikation des RE-Produkts anhand von fünf nicht-trivialen Wetterfällen; Ja/Nein-Verifikation auf der Basis des Schwellwerts 50%. 2014, Deutscher Wetterdienst 7

8 Die Informationen aus den Produkten RQ und RE wird darüber hinaus zu einer Schneefallrate kombiniert. Hierzu werden die Produkte zum festen Niederschlag in [mm/h] Wasseräquivalent mutipliziert und umgerechnet in [cm/h] Schneefallrate. Letzteres erfolgt über die Multiplikation mit einem Faktor, der als first guess den Wert 0,85 [cm Schnee / mm Wasseräquivalent] erhielt. Eine Optimierung des Faktors aufgrund von Verifikationen ist geplant. Neben dem einstündigen Produkt FS [cm/h] wird eine sechsstündige Summe FQ [cm/6h] bereitgestellt. 5 Hagelnowcasting Die NA-Produkte aus dem Winterwettermodul enthalten zusätzlich die Information, ob eine erhöhte Wahrscheinlichkeit für das Auftreten von Graupel bzw. Hagel besteht. Dies ist der Fall, wenn hohe Reflektivitätswerte und hohe Blitzdichten/-intensitäten zusammentreffen. Die kontinuierlichen Punktinformationen der Blitze werden dabei entsprechend ihrer Intensität auf eine Fläche verteilt. Sind innerhalb von 15 Minuten mehr als 40 Blitze auf einem Pixel registriert worden und beträgt der Reflektivitätswert mehr als 37 dbz, besteht eine erhöhte Hagelwahrscheinlichkeit. Diese Ja/Nein- Information wird direkt in das Bit 13 des RE-Produkts übernommen. Aufgrund der groben zeitlichen Auflösung des NA-Produkts wird nachträglich eine gerichtete Glättung entsprechend der Verlagerungsvektoren aus dem Trackingverfahren durchgeführt, um ein potenzielles Fischgrätenmuster im Hagelprodukt zu vermeiden. 6 Zusammenfassung Im Rahmen der RADVOR-Nowcasting-Suite werden radarbasierte Analysen und Vorhersagen des Niederschlags für das deutsche Bundesgebiet erstellt. Die Produkte umfassen dabei Aussagen zur Niederschlagsmenge, zur Niederschlagsphase, zur Schneehöhe und eine binäre Information zum Auftreten von Hagel. Alle Produkte basieren auf den deutschen Radarkompositprodukten unter Verwendung zusätzlicher Informationen verschiedener Messplattformen und Modelldaten, wobei die Prognosen unabhängig von numerischen Modellen rein bildorientiert erstellt werden. 7 Literatur Bartels, H., et al.: Radargestützte, zeitnahe Niederschlagsvorhersage für den operationellen Einsatz (Niederschlag-Nowcasting-System); Abschlussbericht Teil I, Rudolf, B., et al.: Radargestützte, zeitnahe Niederschlagsvorhersage für den operationellen Einsatz (Niederschlag-Nowcasting-System); Abschlussbericht Teil II, Rudolf, B., et al.: Radargestützte, zeitnahe Niederschlagsvorhersage für den operationellen Einsatz (Niederschlag-Nowcasting-System); Ergänzung zum Abschlussbericht: Verifikation der Vorhersage des Niederschlagsaggregatzustandes (RE-Produkt), Weigl, E. und T. Winterrath: Radargestützte Niederschlagsanalyse und vorhersage (RADOLAN, RAD- VOR-OP); promet, Jahrg. 35, Nr. 1/2, 78-86, , Deutscher Wetterdienst

9 Winterrath, T. und W. Rosenow: A new module for the tracking of radar-derived precipitation with model-derived winds; Adv. Geosci., 10, 77-83, Winterrath, T., W. Rosenow und E. Weigl: On the DWD quantitative precipitation analysis and nowcasting system for real-time application in German flood risk management; Weather Radar and Hydrology, IAHS Publ. 351, Produktübersicht Tabelle 3 gibt einen Überblick über die im Rahmen der RADVOR-Nowcasting-Suite erstellten Produkte. Die Produkte stehen den im (vorbeugenden) Hochwasser- und Katastrophenschutz tätigen Behörden zur Verfügung. Produktkennung zeitliche Auflösung Inhalt verfügbar nach Ø Produkte RV 5 Min. Analysierter und vorhergesagter Niederschlag; 3-4 Minuten 24 Vorhersagen RS 60 Min. (alle 5 Min.) Analysierter und vorhergesagter Niederschlag; 3-4 Minuten 3 Vorhersagen RQ 60 Min. (alle 15 Min.) Quantifizierte Niederschlagsanalyse und -vorhersage ; 3-4 Minuten 2 Vorhersagen RE 60 Min. (alle 15 Min.) Analyse und Vorhersage des Aggregatzustandes und Hagel; 5.6 Minuten 2 Vorhersagen FS 60 Min. (alle 15 Min.) Schneehöhenanalyse und - vorhersage ; 5-6 Minuten 2 Vorhersagen FQ 360 Min. (alle 15 Min.) Schneehöhenanalyse und - vorhersage; 5-6 Minuten 2 Vorhersagen FX alle 5 Min. Analysierte und vorhergesagte Reflektivitäten; 3-4 Minuten 24 Vorhersagen LX, ZX alle 5 Min. Analysierte und vorhergesagte Reflektivitäten (Regen-/ Schneeanteil); 3-4 Minuten 24 Vorhersagen Tabelle 3: Übersicht über die Produkte der RADVOR-Nowcasting-Suite. Die gelb hinterlegten Produkte stellen quantitative Produkte dar. Die rosa hinterlegten Produkte sind Reflektivitätsprodukte, die im Rahmen dieses Dokumentes nicht beschrieben werden. 2014, Deutscher Wetterdienst 9

10 RADVOR-Kurzzusammenfassung Dr. Tanja Winterrath Deutscher Wetterdienst Geschäftsbereich Klima und Umwelt Abteilung Hydrometeorologie Dezember , Deutscher Wetterdienst