PV Streamer über dem subtropischen Nordatlantik in ECWMF Ensemble Vorhersagen: Vorhersagequalität, Vorhersagbarkeit und Dynamik

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Theodor Fertig
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1 DACH Konferenz Bonn ( September 2010) PV Streamer über dem subtropischen Nordatlantik in ECWMF Ensemble Vorhersagen: Vorhersagequalität, Vorhersagbarkeit und Dynamik Lars Wiegand & Peter Knippertz

2 Inhalt Motivation Ziele des Projekts Identifikation der Systeme Resultate RMSE/Spread Existiert eine systematische Verschiebung in den Vorhersagen? Ensemble Korrelation

3 Motivation PV Streamer in niederen Breiten beeinflussen Bewölkung Tropical Plumes high impact weather Starkniederschläge (Knippertz & Martin 2005) Feuchtetransport (Tropen mittlere Breiten) Ozon Transport stratosphärischer Ozontransport in die tropische Troposphäre Staubausbrüche aus der Sahara

4 Motivation Klimatologie von PV Streamern (from Luise Fröhlich) 25N Eq. 25S Frequenz [%] von PV Streamern die in die niederen Breiten vorstoßen (Farbe) & 200-hPa Zonalwind (Konturen), Datengrundlage: ERA , Nordhemisphärenwinter (Oktober March)

5 Ziele des Projekts Vorhersagequalität der PV Streamer in 1 10 Tagesvorhersagen Was kann man über die Vorhersagbarkeit lernen? Dynamik der Systeme analysieren Welche Prozesse intensivieren die Rossby Welle und verursachen das Wellen brechen? Wo (geografisch & zeitlich) treten diese Prozesse auf?

6 Motivation Identifikation Resultate ECMWF Ensemble System Ensemble Prediction System (operationell am ECMWF) Beginn: 1992 viele Änderungen in Auflösung/Levels, DA system, Quelle: ECMWF seit Dezember 1996: 51 Mitglieder und Auflösung >T159L31

7 Motivation Identifikation Resultate Identifikationsalgorithmus anpassen eines Streameridentifikationsalgorithmus von Wernli & Sprenger (2007) PV- Kontur d sphärische Distanz zwischen 2 Punkten l Distanz entlang der Kontur Streamer identifiziert (graue Fläche) wenn d kleiner Schwellwert D (d < D) und l größer Schwellwert L (l > L)

8 Motivation Identifikation Resultate Identifikation der PV Streamer Episoden Auswahlkriterien: räumliche Überlappung in aufeinanderfolgenden Zeitschritten

9 Motivation Identifikation Resultate Identifikation der PV Streamer Episoden Auswahlkriterien: räumliche Überlappung in aufeinanderfolgenden Zeitschritten südlichster Punkt des PV Streamer muss in der grünen Box liegen (27.5N, 30W, 30E)

10 Motivation Identifikation Resultate Identifikation der PV Streamer Episoden Auswahlkriterien: räumliche Überlappung in aufeinanderfolgenden Zeitschritten südlichster Punkt des PV Streamer muss in der grünen Box liegen (27.5N, 30W, 30E) 75 Streamer Episoden von

räumliche Überlappung in aufeinanderfolgenden

11 Motivation Identifikation Resultate Identifikation der PV Streamer Episoden Auswahlkriterien: räumliche Überlappung in aufeinanderfolgenden Zeitschritten südlichster Punkt des PV Streamer muss in der grünen Box liegen (27.5N, 30W, 30E) 75 Streamer Episoden von Auswertung in roter box (40N, 40W, 40E)

12 RMSE & Spread PV

13 RMSE & Spread PV sehr underdispersive

14 RMSE & Spread PV vs. Z500

15 RMSE & Spread PV vs. Z500 RMSE und spread Kurven haben etwa die selbe Form!

16 RMSE & Spread PV vs. Z500 sehr underdispersive RMSE und spread Kurven haben etwa die selbe Form!

17 Verschiebung Existiert eine systematische Verschiebung der PV Streamer in den Vorhersagen? Ansatz: zonale and meridionale Verschiebung der Vorhersage in 2.5 Schritten Berechnung der Differenz zwischen der PV Streamer Stärke der verschobenen Vorhersage und der festgehaltenen Analyse

18 Verschiebung PVU Nord Süd Verschiebung [ ] 1 Tagesvorhersage Ost West Verschiebung [ ]

19 Verschiebung PVU Nord Süd Verschiebung [ ] 4 Tagesvorhersage Ost West Verschiebung [ ]

20 Verschiebung PVU Nord Süd Verschiebung [ ] 7 Tagesvorhersage Ost West Verschiebung [ ]

21 Zusammenfassung Verschiebung Vorhersage der PV Streamer wird besser unter Verschiebung nach Nordosten mit anwachsender Vorhersagedauer Schlussfolgerungen: PV Streamer Entwicklung und/oder deren Ausbreitung stoppt zu weit nordöstlich Wellen brechen im Model erscheint zu schwach Meridionale Ausdehnung zu klein

22 Ensemble Korrelation Frage: Welche Prozesse stromauf- und stromabwärts verstärken einen PV Streamer? Verwendung eines Korrelationsansatzes für Ensembles von Hawblitzel et al. (2007) um Vorläufer für ein PV Streamer Ereignis während der Tage 2-7 in einer Vorhersage zu identifizieren Mögliche Beispielprozesse: Ist das sogenannte atmosphärische blocking über Europa wichtig? Spielen diabatische Prozesse stromabwärts eine Rolle?

23 Ensemble Korrelation Methode Z 200 r i, j 48h = corr 50 ( n Z200 48h, n PV 168h) n=1 i, j box n = Anzahl EPS Mitglieder i,j = Gitterpunkte box = Boxmittel 48h, 168h = Vorhersagezeiten Datengrundlage: 7-Tages-Ensemblevorhersagen mit 50 Mitgliedern Korrelation zwischen: 168h Vorhersage der PV (gemittelt in einer Box um den Streamer) Z200 an jedem Gitterpunkt einzelner Tage vor dem Verifikationszeitpunktes

24 Fallbeispiel Korrelation Episode (Analysezeit der Vorhersage) bis (168h-Vorhersage und Verifikationszeit)

25 Korrelation PV/THE850 72h Vorhersage äquivalent potentielle Temperatur in 850hPa r

26 Korrelation PV/THE850 72h Vorhersage äquivalent potentielle Temperatur in 850hPa r

27 Korrelation PV/THE850 96h Vorhersage äquivalent potentielle Temperatur in 850hPa r

28 Korrelation PV/THE h Vorhersage äquivalent potentielle Temperatur in 850hPa r

29 Korrelation PV/THE h Vorhersage äquivalent potentielle Temperatur in 850hPa r

30 Korrelation PV/w700 72h Vorhersage vertikaler Wind in 700hPa r

31 Korrelation PV/w700 96h Vorhersage vertikaler Wind in 700hPa r

32 Korrelation PV/w h Vorhersage vertikaler Wind in 700hPa r

33 Korrelation PV/Z200 96h Vorhersage Geopotentielle Höhe in 200hPa r

34 Korrelation PV/Z h Vorhersage Geopotentielle Höhe in 200hPa r

35 Korrelation PV/Z h Vorhersage Geopotentielle Höhe in 200hPa r

36 Korrelation PV/Z h Vorhersage Geopotentielle Höhe in 200hPa r

37 Korrelation PV/Z h Vorhersage Geopotentielle Höhe in 200hPa r

38 Zusammenfassung PV Streamer sind wichtig für Nordafrika starkes unterdispersives Verhalten der EPS Vorhersagen für die 75 identifizierten subtropischen PV Streamer PV Streamer Bildung und/oder Bewegung stoppt zu weit nordöstlich in der Vorhersage Wellenbrechen erscheint zu schwach im Model starke Rückenbildung und polwärtiges Wellenbrechen sowie atmosphärisches blocking im Beginn der Vorhersagen unterstützt die Ausbildung intensiverer PV Streamer zu späteren Zeitpunkten

39 Zusatz...

40 Motivation Identifikation Results Resultate Objective Box around PV streamer steady latitudes at 25 N and 40 N

41 Motivation Identifikation Results Resultate Objective Box around PV streamer steady latitudes at 25 N and 40 N steady zonal extent of 25

42 Motivation Identifikation Results Resultate Objective Box around PV streamer steady latitudes at 25 N and 40 N steady zonal extent of 25 gradually 2.5 shifting of box from west to east

43 Motivation Identifikation Results Resultate Objective Box around PV streamer steady latitudes at 25 N and 40 N steady zonal extent of 25 gradually 2.5 shifting of box from west to east

44 Motivation Identifikation Results Resultate Objective Box around PV streamer steady latitudes at 25 N and 40 N steady zonal extent of 25 gradually 2.5 shifting of box from west to east

45 Motivation Identifikation Results Resultate Objective Box around PV streamer steady latitudes at 25 N and 40 N steady zonal extent of 25 gradually 2.5 shifting of box from west to east box defined where most PV streamer grid points counted

46 RMSE & Spread in schwarzer Linie

47 RMSE & Spread in roter Box

48 RMSE & Spread in roter Box Je größer die Box in the Subtropen desto kleiner der RMSE und spread!

49 Motivation PV Streamer in niederen Breiten beeinflussen Bewölkung Tropical Plumes high impact weather Starkniederschläge (Knippertz & Martin 2005) Feuchtetransport Ozon Transport stratosphärischer Ozontransport in die tropische Troposphäre Staubausbrüche aus der Sahara Frequency of PV intrusions into low latitudes TROG JET Tropical Plume from L. Fröhlich from Knippertz & Martin (2005)

50 Fallbeispiel Korrelation Episode (Analysezeit der Vorhersage) bis (168h-Vorhersage und Verifikationszeit)

51 Fallbeispiel Korrelation Episode (Analysezeit der Vorhersage) bis (168h-Vorhersage und Verifikationszeit)

52 Fallbeispiel Korrelation Episode (Analysezeit der Vorhersage) bis (168h-Vorhersage und Verifikationszeit)

53 Fallbeispiel Korrelation Episode (Analysezeit der Vorhersage) bis (168h-Vorhersage und Verifikationszeit)

54 Fallbeispiel Korrelation Episode (Analysezeit der Vorhersage) bis (168h-Vorhersage und Verifikationszeit)

55 Fallbeispiel Korrelation Episode (Analysezeit der Vorhersage) bis (168h-Vorhersage und Verifikationszeit)

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