Assimilation von Radarniederschlägen in das COMSO-DE

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1 Assimilation von Radarniederschlägen in das COMSO-DE Klaus Stephan, Christoph Schraff und Stefan Klink Deutscher Wetterdienst, Offenbach, Kaiserleistr. 42 (Korrespondent: el: +49 (69) , Einleitung COSMO-DE bezeichnet das kleinskalige Modell (2.8 km Gitterpunktsabstand, 50 vertikale Schichten) der Modellkette des DWD. Es basiert auf dem nichthydrostatischen Regionalmodell COSMO (vormals als LM bezeichnet) und ist aufgrund seiner hohen Auflösung (und Anpassungen in der Modellformulierung) erstmals in der Lage, hochreichende Konvektion direkt zu simulieren. Der Einsatz des Modells hat die kurzfristige Vorhersage gefährlicher Wetterereignisse zum Ziel, die im Zusammenhang mit hochreichender Konvektion stehen. Um dieses Ziel zu erreichen, ist es notwendig, neben konventionellen Daten (Synop, Radiosonden, ) auch zeitlich wie räumlich hochaufgelöste Daten in die kontinuierliche Datenassimilation einzubeziehen. Hierfür werden die aus den Messungen des DWD-Radarverbunds abgeleiteten Niederschlagsraten genutzt. Diese Daten werden mit Hilfe des so genannten Latent Heat Nudging (LHN, Jones und Macpherson, 1997) in das Modell assimiliert. Basierend auf der Annahme, dass der Umsatz latenter Wärme mit der Niederschlagsrate korreliert, verändert das Verfahren die emperatur des Modells in Abhängigkeit vom Verhältnis des Modellniederschlags zum Radarniederschlag. Die grundlegende Vorgehensweise ist dabei vergleichbar mit einer newtonschen Relaxaktion. Die Anforderung eines numerischen Modells der konvektiven Skala erfordern auch besondere Anpassungen an das Assimilationsverfahren. Da das LHN zunächst für Modelle größerer Skalen entwickelt wurde, die Konvektionsprozesse nur wesentlich vereinfacht beschreiben können, mussten grundlegende Zusammenhänge überarbeitet und angepasst werden. Insbesondere alle Eigenschaften im Zusammenhang mit der Bildung und Verlagerung von Niederschlag im Modell wirken sich auf die Wirkungsweise des LHN aus und mussten in der Überarbeitung berücksichtigt werden. Ziel der Datenassimilation ist es zum einen, die gemessenen Niederschläge während der Assimilation realistisch abzubilden und zum anderen, den positiven Einfluss der Assimilation lange in der Vorhersage aufrecht zu erhalten. Hier besteht ein enger Zusammenhang zwischen der Entwicklung der Assimilationsverfahren und der eigentlichen Modellentwicklung. Der gesamte Vorhersagezyklus des COSMO-DE wurde seit August 2006 in einem prä-operationellen Modus getestet. Seit April 2007 wird er beim DWD operationell betrieben. Die Assimilation der Radarniederschläge mit Hilfe des LHN konnte dabei einen positiven Einfluss auf die ersten 4 5 Stunden der Vorhersagen unter Beweis stellen. Unbeachtet dessen zeigten sich aber auch Auffälligkeiten, die weitere Anpassungen erfordern. Eine große Herausforderung ist dabei immer, die Dauer des positiven Einflusses innerhalb der freien Vorhersage weiter auszudehnen.

2 Datengrundlage Der DWD betreibt einen operationellen Radarverbund, bestehend aus 16 Doppler- Radargeräten. Der Verbund überdeckt nahezu die gesamte Fläche Deutschlands (siehe Abb. 1) und liefert somit Daten für den zentralen Bereich des operationell vorhergesagten Modellgebietes des COSMO-DE. Für die speziellen Anforderungen des COMSO-DE stehen Reflektivitätsmessungen aus einem terrainfolgenden Abtastscan zur Verfügung. Die räumliche Auflösung ist mit 1km x 1 sehr hoch. Auch die zeitliche Frequenz von 1 Scan pro 5 Minuten ist hinreichend. Die Höhe des Scans ist abhängig von der Horizontlinie gewählt und beträgt zwischen 0.5 und 1.8. Bei einer maximalen Reichweite von 128 km entspricht dies einer Höhe von maximal 1 bis 4 km über der Höhe des Radarstandortes. Abbildung 1: Modellgebiet des COSMO-DE und Ausdehnung des Radarverbundes am Beispiel der Stundensumme des Niederschlags für die Stunde 6-7 UC des 23. August Die schwarzen Kreise kennzeichnen die 16 deutschen Radarstandorte. Da Radarmessungen im Normalfall eine Reihe fehlerhafter Informationen enthalten können, ist eine Qualitätsprüfung der Daten unumgänglich. Anderenfalls würden diese fehlerhaften Daten ins Modell assimiliert und dadurch Fehlvorhersagen verursacht. Es gibt es Reihe möglicher Ursachen, welche zu fehlerhaften Radarmesswerten führen. Zu nennen sind hier unter anderem anomale Ausbreitung des Radarstrahls, Abschattung durch massive Gegenstände, Abschwächung durch Niederschlag, Beeinflussung durch Fremdstrahler aber auch Reflektion an Windkraftanlagen. Diese Fehlerquellen äußern sich in den Radardaten als Speichen,

3 Ringe sowie Pixel und Gebiete mit unrealistisch hohen Werten. Alle erkannten Fehlwerte werden durch die Qualitätsprüfung markiert und dann in der Assimilation nicht mehr berücksichtigt. Eine genaue Beschreibung der Erkennungsverfahren findet sich in Helmert und Hassler (2008). Derzeit können noch nicht alle Fehler erkannt werden. Als eine der wichtigsten Aufgaben der Qualitätsprüfung steht die Erkennung des so genannten Bright Band Effektes aus. Hierbei handelt es sich um eine drastische Überschätzung der Niederschlagsmengen, welche durch schmelzenden Schnee verursacht wird. Die Daten der 16 Einzelstandorte werden in einem anschließenden Verfahren weiter bearbeitet und in einem Komposit zusammengefasst. Ein wichtiger Bestandteil der Weiterverarbeitung ist dabei die ransformation der Reflektivitäten in Niederschläge. Hierfür wird eine von der Art des Niederschlags abhängige Z-R-Beziehung verwendet. In naher Zukunft ist geplant, die Datenbedeckung auf das gesamte Modellgebiet zu erweitern, wobei zunächst das Augenmerk auf den westlichen und südlichen Gebieten liegt. Assimilationsverfahren Die oben beschriebenen Radarinformationen werden mit Hilfe eines Relaxaktionsverfahrens ins Modell assimiliert. Hierbei werden die Modellvariablen schrittweise in Richtung der gemessenen Werte geführt. Solch ein Verfahren verlangt einen Zusammenhang zwischen der beobachteten Größe (hier Niederschlagsrate am Bonden) und einer prognostischen Modellgröße. Zwar steht auch im Modell eine prognostische Niederschlagsrate zur Verfügung, aber die einfache Anpassung des Modellniederschlags hätte nur einen sehr geringen Effekt auf die Dynamik des Modells. Ziel des Assimilationsschrittes ist es allerdings, dass Modell in die Lage zu versetzen, den beobachteten Niederschlag von sich aus zu bilden. Somit ist ein Zusammenhang zwischen Niederschlagsrate und einer dynamisch wirksamen Modellvariable gesucht. Die Entstehung des Niederschlages geht mit diversen Umsätzen latenter Wärme einher. Die Niederschlagsrate am Boden ist somit proportional zur Menge an latenter Energie, die auf dem Weg des Niederschlagsteilchens durch die Atmosphäre frei wird. Kennt man diese Energiemenge für das Modell und setzt sie mit dem Modellniederschlag in Relation, kann an Hand des beobachteten Niederschlags entschieden werden, wie viel Energie dem Modell zugesetzt oder abgezogen werden mod und LH obs obs LH obs LHN mod muss. Gleichung (1) beschreibt diesen Zusammenhang. obs 1 LHN obs mod (1)

4 Die grundlegende Annahme des LHN besteht nun darin, das der beschriebene Zusammenhang auch innerhalb einer Modellsäule gültig ist. Die Bestimmung des Inkrementes LHN erfolgt pro Modellintegrationsschritt in jeder Modellschicht und zwar an allen Punkten, wo der Modellniederschlag deutlich vom beobachteten Niederschlag abweicht. Unterschätzt das Modell den beobachteten Niederschlag wird Wärme ins Modell eingebracht, während im anderen Fall Wärme entzogen wird. Es empfiehlt sich, die vorgenommene emperaturänderung mit der Erhaltung der relativen Feuchte zukoppeln. Somit wird zusätzlich zum emperaturinkrement auch ein Feuchteinkrement ins Modell eingebracht. Das eingebrachte emperaturinkrement bewirkt im Fall einer Erwärmung die Anfachung der Vertikalgeschwindigkeit und somit ein Aufsteigen der Luft. Dies wiederum führt zu mehr Kondensation und damit letztendlich zu mehr Niederschlag am Boden. Im Vergleich mit dem ursprünglichen LHN (Jones und Macpherson, 1997) musste das Verfahren an die Erfordernisse des COSMO-DE angepasst werden. Insbesondere die Einführung eine weiteren mikrophysikalischen Größe, dem Graupel, und die Einführung einer Niederschlagsverdriftung machten Änderungen am Verfahren erforderlich. An dieser Stelle seien die wichtigsten Änderungen nur kurz erwähnt. Eine detaillierte Beschreibung gibt Stephan et. al (2008): Anstelle des Modellniederschlages am Boden, muss ein Referenzniederschlag verwendet werden, der die zeitliche Komponente der Niederschlagsverdriftung berücksichtigt. Hierfür empfiehlt sich ein vertikales Mittel über den Niederschlagsfluss. Es erweist sich als günstig, die Entwicklungsphase der Konvektion zu berücksichtigen. Hierfür werden Inkremente nur noch in jenen Schichten angebracht, in denen die latente Heizrate positiv ist. Die ursprüngliche Suchroutine nach geeigneten Nachbargitterpunkten musste modifiziert werden. Die Suchroutine ist immer dann erforderlich, wenn bei beobachteten Niederschlag an einem Modellgitterpunkt noch gar kein oder viel zu geringer Niederschlag vorhanden ist. Dann muss davon ausgegangen werden, dass die vertikale Verteilung der latenten Wärme an diesem Gitterpunkt nicht ausreicht, um eine erfolgreiche Assimilation zu gewährleisten. Daher wird in der Nachbarschaft nach Modellgitterpunkten mit größeren Niederschlägen und somit besser geeigneten Profilen der latenten Wärmen gesucht.

5 Ergebnisse Das vorgestellte Verfahren ist in der Lage die gegebenen Radardaten gut in das Modell zu assimilieren. Die Erfahrungen aus dem operationellen Betrieb zeigen aber auch, dass die Wirkung des Verfahrens zu stark ist. In der Folge wird der Modellniederschlag während der Assimilation überschätzt und die angefachten Vertikalbewegungen sind zu stark. Abbildung 2: Vergleich der 24-Stundensumme des Niederschlag für den Links Radarbeobachtung, Mitte Assimilation ohne Radardaten, Rechts Assimilation mit Radardaten. In Abb. 2 wird deutlich, dass die Assimilation der Radardaten (rechtes Bild) ein besseres Abbild der beobachteten Niederschläge (linkes Bild) liefert als eine Assimilation ohne Radardaten (mittleres Bild). Im Gebietsmittel zeigt sich allerdings auch die eben genannte Überschätzung. Die räumliche Verteilung des Niederschlags ist deutlich besser wiedergegeben. Dies zeigt sich auch im Vergleich von Equitable hreat Score und des Frequency Bias (Abb. 3). Hieraus wird auch ersichtlich, dass der positive Einfluss des LHN in den ersten Stunden der freien Vorhersage erhalten bleibt. Er lässt innerhalb der ersten 5 Stunden deutlich nach, bleibt dann aber auf einen Niveau, dass durchgängig höher liegt, als dass der freien Vorhersage, die auf eine Assimilation ohne Radardaten aufsetzt. ASS FF ASS FF Abbildung 3: ES (links) und FBI (rechts) für 32 Vorhersagen im Zeitraum für den Schwellwert 0.1mm/h Niederschlag. Die schwarze Kurve zeigt die Ergebnisse aufbauend auf einer Assimilation von Radardaten (LHN), die blaue Kurve gilt aufbauend auf einer Assimilation ohne Radardaten (NoLHN). Die vertikale rote Linie kennzeichnet das Ende der Assimilation (ASS) und den Beginn der freien Vorhersage (FF). Die Balken am Unterrand der Bilder stellen die Häufigkeit der Ereignisse in den Radarbeobachtungen dar.

6 Ausblick Die Assimilation von Radarinformationen in das COSMO-DE zeigt einen deutlichen Gewinn an Vorhersagequalität. Die Erfahrungen aus dem täglichen operationellen Betrieb zeigen aber auch, dass es weiterer Untersuchungen und Anstrengungen bedarf, um die Qualität des Assimilationsverfahrens während der Assimilation zu verbessern und den positiven Einfluss der Assimilation in der freien Vorhersage weiter zu vergrößern. Für diese Ziele ist es wichtig, mehr Verständnis für die Modellvorgänge zu gewinnen. Insbesondere ist die Frage zu klären, in welcher Weise das Assimilationsverfahren das Modellklima beeinflusst und dadurch das Modell veranlasst, den gewünschten Strukturen der Assimilation entgegenzuwirken. Ein weiterer Schritt zur Verbesserung der Vorhersagequalität liegt in der Bereitstellung qualitativ hochwertiger Radarbeobachtungen innerhalb des Modellgebietes. Hierbei ist zum einen eine Verbesserung der Datenqualitätsprüfung, insbesondere die Erkennung von bright band Effekten, als auch eine Erweiterung der Datengrundlage um außerdeutsche Standorte vorzunehmen. Referenzen Helmert, K. und Hassler, B., 2008: An operational concept to enhance radar data quality for data assimilation. Int. Jour. of remote sensing (wird bis Ende 2007 eingereicht) Jones, C.D. und Macpherson, B., 1997: A Latent Heat Nudging Scheme for the Assimilation of Precipitation Data into an Operational Mesoscale Model. Meteorol.Appl., 4, Stephan, K., Klink, S. und Schraff, C., 2008: Assimilation of radar derived rain rates into the convective scale model COSMO-DE at DWD. Q. J. R. Meteorol. Soc., (eingereicht am )

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