Hochaufgelöste Niederschlagsmessung während COPS
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- Ludo Kneller
- vor 6 Jahren
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1 Hochaufgelöste Niederschlagsmessung während COPS Radar und Niederschlagsmesser im Vergleich N. Filipović, R. Steinacker, M. Dorninger, L. Tüchler Universität Wien, Institut für Meteorologie und Geophysik Bonn, 21. September 2010
2 Überblick Datengrundlage: IMGW-Messstellennetz + Radar Vergleich: Niederschlagsmessung am Boden ~ Radar Erste Ergebnisse: Verifikation auf Tagessummenbasis Ausblick
3 Messstellennetz der UNI Wien GERMANY COPS domain K T HOBO
4 Messstellennetz der UNI Wien 96 automatische Wetterstationen (HOBO) Parameter: Luftdruck, Temperatur, Wind, Niederschlag (Kippwaage) mittlere Stationsdistanz ~ 1 km zeitliche Auflösung 1 Minute
5 Daten auf CERA (WDCC Hamburg)
6 Daten 3 Monate: JJA 2007 Niederschlagsmesser Niederschlagssumme [mm/24h] HOBO (tipping bucket gauge) Auflösung: 0.2mm Radar Karlsruhe: Niederschlagssumme [mm/24h] Pixelwerte: 0.5x0.5 km² 10 Niederschlagswaagen (Goethe Universität, Frankfurt) zeitl. Auflösung: 1 Minute (co-located mit HOBO) Türkheim ( ) Reflektivitätswerte (5min) Pixelwerte: 0.5x0.5 km²
7 Radar KIT Karlsruhe Wellenlänge/Frequenz 5.4 cm 5.6 GHz C-band Messbereich 120 km bis 300 km (Z) dbz bis 95 dbz -48 m/s bis 48 m/s (vradial) Auflösung 1 azimuthal 500 m radial Scanmodus Zyklisch 10 min Voles Volumen : (Z, vradial) 14 elev, 120km range PPI : bei km radius Volumscan :(nur Z) 14 elev, 120km range
8 Radar KIT Karlsruhe GERMANY K COPS domain T HOBO height [km] HOBO distance from radar [km] totale partielle Abschattung
9 Daten - Verteilung x Log-normal verteilt? radar, gauge > 0.4 mm/tag gauge p-value Anderson-Darling normality-test p-value Density Density precipitation [mm] radar precipitation [mm] radar pixel index gauge index
10 Radar vs. gauge radar rainfall [mm] scatter plot gauge rainfal [mm] Perioden mit Unter-und Überschätzung vom Bodenniederschlag wechseln sich ab mit Perioden gleichen mittleren Niederschlags Cumulative rain radar [mm] Mittlere Niederschlagssume gemessen mit Radar und HOBO Double-mass curve June July August Cumulative rain gauge [mm]
11 Verifikation mean bias B: [ db ] B = 10 log 10 i i R G i i mean bias scatter : 1.3 db : 1.9 db radar gauge yes no yes hits false alarm no misses correct neg. nach Germann et al., QJRMS 2006 POD FAR CSI Bias [db] Scatter [db] POD [%] FAR [%] CSI [%]
12 Beispiel: R/G-ratio Transformation annähernd NV quantile radar/gauge ratio [db] R/G [db] R/G nicht-nv theoretical quantile (normal distribution)
13 Radar vs. gauge scatter plot
![Vergleich: HOBO und Niederschlagswaage precipitation intensity [mm/min] 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 HOBO 6.1 20.06.](/docs-images/78/76909233/images/14-0.jpg "2007 00:00-23:59 (20/06 00:00) (20/06 04:48) (20/06 09:36) (20/06 14:24) (20/06 19:12) (21/06 00:00) 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 HOBO 6.1 Fuchtberg_PLUVIO Haselstall_PLUVIO cross correlation PLUVIO-HOBO 0.")
14 Vergleich: HOBO und Niederschlagswaage precipitation intensity [mm/min] HOBO :00-23:59 (20/06 00:00) (20/06 04:48) (20/06 09:36) (20/06 14:24) (20/06 19:12) (21/06 00:00) HOBO 6.1 Fuchtberg_PLUVIO Haselstall_PLUVIO cross correlation PLUVIO-HOBO time lag [min] 7 (20/06 19:00) (20/06 20:00) (20/06 21:00) (20/06 22:00) (20/06 23:00) (21/06 time
15 20. Juni 2007 HOBO und Radar (Karlsruhe) 24h-Summe Tracking von konv. Zellen mit trace3d* *) J. Handwerker 2002, Atmos. Res. Radar vs. gauge HOBO Konvektive Zellen mit Reflektivitätswerten > 45 dbz Uhr
![Radar vs. gauge HOBO 4.2 precipitation [mm/5min] 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 gauge radar (04/07 00:00) (04/07 09:36) (04/07 19:12) 04.](/docs-images/78/76909233/images/16-0.jpg "Juli 2007 time HOBO und Radar (Türkheim) 5min-Summe precipitation [mm/5min] 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 HOBO 9.")
16 Radar vs. gauge HOBO 4.2 precipitation [mm/5min] gauge radar (04/07 00:00) (04/07 09:36) (04/07 19:12) 04. Juli 2007 time HOBO und Radar (Türkheim) 5min-Summe precipitation [mm/5min] HOBO 9.6 gauge radar (04/07 00:00) (04/07 09:36) (04/07 19:12) time
17 radar~gauge Korrelation ; 04:45 15min-sum Räumliche Korrelation HOBO(x) und Radar (Türkheim) 15min-Summe x distance-lag = 1 km correlation [ ] correlation [ ] ; 04:45 15min-sum distance [km] gauge radar gauge radar distance [km]
18 radar~gauge Korrelation correlation radar pearson: r²= correlation gauge correlation radar pearson(log): r²= correlation gauge Tagessumme [mm/24h] Radar (Karlsruhe)~HOBO correlation radar spearman : r²= 0.39 correlation radar pearson(square root): r²= 0.51 Linearer Korrelationskoeffizient (Pearson): N ( p () t p ) p () t r ij = N t= 1 t= 1 ( p ) N 2 ( p () t p ) p () t i i i i j ( j p j ) t= 1 j correlation gauge correlation gauge
19 TO DO Höhere zeitliche Auflösung von Radardaten verwenden (Radar Karlsruhe, Türkheim) Stratifizierung in konvektive und stratiforme Lagen Korrelationsstruktur des Niederschlagsfeldes als Funktion der Akkumulationszeit Z-R Beziehung
20 DANKE für Ihre Aufmerksamkeit
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2 3 4 5 6 7 8 9 10 12,999,976 km 9,136,765 km 1,276,765 km 499,892 km 245,066 km 112,907 km 36,765 km 24,159 km 7899 km 2408 km 76 km 12 14 16 1 12 7 3 1 6 2 5 4 3 11 9 10 8 18 20 21 22 23 24 25 26 28
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