Kombination von Radar- und Satellitendaten für die kurzfristige Unwetterwarnung

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1 Kombination von Radar- und Satellitendaten für die kurzfristige Unwetterwarnung Martin Auer 1, Alexander Jann 2, Andreas Wirth 3 Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik Hohe Warte 38, A-1190 Wien, ÖSTERREICH 1. Analyse und Kurzfristvorhersage gefährlicher Wetterphänomene - Das Radarmodul 1.1 Datenlage Der österreichische Radarverbund liefert mit seinen 4 Stationen den Hauptinput zur Generierung der hier diskutierten Unwetterwarnungen. Alle 5 Minuten wird von diesem System ein Volumenscan mit 1x1x1 km Auflösung durchgeführt. Die Datensätze der unterschiedlichen Radarstationen werden zu einem dreidimensionalen Composit mit 16 Schichten zusammengeführt. In der meteorologischen Praxis werden die Wetterradardaten in der sogenannten MAXCAPPI-Darstellung benutzt (= Maximum Constant Altitude Plan Position Indicator) (Abbildung 1). Sie wird aus dem dreidimensionalen Radarvolumen berechnet, indem jeweils die maximale Reflektivität einer Pixelsäule auf die Bildebene projiziert wird. Damit entsteht eine 2-dimensionale Darstellung des Radar- Volumenscans. Abb. 1: Österreichischer Radarverbund / Darstellung der Radarreflektivitäten in der MAXCAPPI-Aufbereitung. Die unterschiedlichen Farben entsprechen der unterschiedlichen Stärke der gemessenen Reflektivität/Niederschlagsintensität, wie in der rechtsstehenden Legende angeführt. 1 Martin.Auer@zamg.ac.at 2 Alexander.Jann@zamg.ac.at 3 Andreas.Wirth@zamg.ac.at

2 1.2 Zellenanalyse und Zellentracking Aus dem auf 2 Dimensionen reduzierten Radar-Datensatz werden mit Hilfe einer Schwellwertmethode die Kernbereiche der Gewitterzellen (Radarzellen) berechnet. Sie sollen jenes Areal am Boden begrenzen, wo die stärksten Wettererscheinungen zu beobachten bzw. zu erwarten sind. Zur Bestimmung der Zugbahnen von identifizierten Radarzellen werden die Positionen der jeweiligen Zellen im zeitlichen Verlauf registriert und anhand dieser Daten die zukünftige Verlagerung extrapoliert. 1.3 Konstruktion eines Gefahrensektors Die zukünftige Verlagerung einer Radarzelle ist trotz der Analyse der bisherigen Verlagerung mit einer Unsicherheit behaftet. Um dieser Unsicherheit Rechnung zu tragen, wird bei der durchgeführten Extrapolation nicht nur eine Verlagerung errechnet, sondern auch ein keilförmiger Gefahrenbereich generiert, dessen Öffnungswinkel von der Unsicherheit und Sprunghaftigkeit der Zugbahn abhängt (Abbildung 2). Die Länge des Gefahrenbereichs ist im Wesentlichen von der Zuggeschwindigkeit der Zelle sowie der gewünschten Vorhersagezeit abhängig. Abb. 2: Öffnungswinkel α des Gefahrenbereichs (orange). 1.4 Warnereignisse Um aussagekräftige Wetter-Warnungen generieren zu können, ist eine verlässliche Analyse des Ist-Zustands und somit die Lokalisation von aktuellen Regenschauer-, Gewitter- und Hagelgebieten nötig. Sobald eine identifizierte Zelle genügend Indikationen für einen bestimmten Warntyp innerhalb des Zellbereichs aufweist, wird dieser Zelle der Warntyp mit der höchsten Priorität (Hagel vor Gewitter vor Regenschauer) zugeordnet. Entsprechende Warnungen werden dann für den zur Zelle gehörenden Gefahrenbereich abgegeben Regenschaueranalyse Um einer Zelle den Warntyp Regenschauer zuordnen zu können, muss die maximale Reflektivität der Zelle im MAXCAPPI-Datensatz einen gewissen Schwellwert überschreiten. Dieser Schwellwert entspricht auch dem Grenzwert der Zellenanalyse, somit besitzen alle vom System erkannten und verfolgten Zellen zumindest diesen Warnstatus.

3 1.4.2 Gewitteranalyse / Blitze Zur Typisierung als Gewitterzelle werden die Daten des österreichischen Blitzortungs-Systems ALDIS herangezogen. Tritt innerhalb des Zellbereichs zumindest eine Blitzmeldung auf, so gilt diese Zelle als Gewitterzelle Hagelanalyse Zur Lokalisation von aktuellen Hagelgebieten werden die dreidimensionalen Radardaten herangezogen. Zwar kann man mithilfe der verfügbaren Reflektivitätsdaten das Auftreten von Hagel nicht direkt feststellen, allerdings gibt es Möglichkeiten, die Wahrscheinlichkeit für Hagel aus den Daten abzuschätzen. Die für die Hagelanalyse verwendeten Kriterien basieren auf einem ursprünglich in der Schweiz entwickelten Verfahren (Waldvogel et al., 1979), welches für österreichische Verhältnisse adaptiert wurde. Zur Bildung von Hagel sind vor allem ein ausgeprägter Aufwindbereich und das Vorhandensein von unterkühlten Wassertröpfchen von Nöten. In den Radardaten zeigt sich diese Charakteristik durch Bereiche hoher Reflektivität mit großer vertikaler Erstreckung. Das Maß für die Wahrscheinlichkeit von Hagel ist hierbei die Höhe der 45dBZ-Reflektivität oberhalb der Nullgradgrenze. Die Höhe H 45dBZ der Reflektivität erhält man aus den dreidimensionalen Radardatensätzen, die Höhe H 0 C der Nullgradgrenze aus Radiosondenaufstiegen oder aus Modellen. Für das Warntool der ZAMG wurde die Methode leicht erweitert. Um dem von der Praxis geforderten Anspruch der Vorwarnung, Warnung und des Alarms gerecht zu werden, wird ein dreiteiliger Filter verwendet. Dieser spricht auf vertikale Reflektivitätsstrukturen im Radarbild an. Dafür werden drei unterschiedliche Schwellwerte festgelegt, die in einer vertikalen Pixelsäule über eine vorgegebene vertikale Erstreckung durchwegs überschritten werden müssen (Abbildung 3). Der Filter durchsucht dabei nur Bereiche oberhalb der Nullgradgrenze (aus numerischem Modell erhalten). Sobald die 2. Stufe des Filters im Bereich einer Radarzelle anspricht, wird diese Zelle als Hagelzelle geführt. Abb.3: Schematische Darstellung des ZAMG-Hagelfilters (gleiche Farbskala wie in Abb. 1).

4 2. Radar-Ausfallssicherung durch Einbezug von Satellitendaten 2.1 Problematik Zur Gewährleistung eines kontinuierlichen Betriebes gehört eine Ausfallssicherung für das operationell laufende System. Die Unwetterwarnungen basieren auf der Erkennung konvektiver Zellen aus den Radarechos der vier Österreichischen Radarstationen. Im Falle einer technischen Störung einer Radarstation würde ein Teil des österreichischen Staatsgebietes datenmäßig nicht mehr abgedeckt sein. Als Alternative zu den Radardaten bietet sich die Fernerkundung aus dem Weltraum mit Hilfe von Satellitendaten an. 2.2 Verwendete Satellitendaten Zur Anwendung kommen viertelstündige Bilder von METEOSAT-9 für die Erkennung kleiner und mittlerer konvektiver Zellen, und zwar konkret: Kanal 5 (6,2 µm; Wasserdampfkanal, Abk. WV) Kanal 9 (10,8 µm; Infrarotkanal, Abk. IR) Kanal 10 (12,0 µm; IR) Weiters werden zwei aus METEOSAT-9-Daten abgeleitete Nowcasting-SAF-Felder (s. verwendet, zum einen eine semiquantitative Umrechnung der Pixelwerte in eine Starkniederschlagsrate ("Convective Rainfall Rate") und zum anderen eine Abschätzung der Höhe der Wolkenobergrenze. Beide Felder werden in Echtzeit gerechnet und stehen wie auch die Satellitenbilder - alle 15 Minuten zur Verfügung. 2.3 Die Erkennung konvektiver Zellen Die Erkennung konvektiver Zellen aus dem Satellitenbild erfolgt auf zweierlei Arten. Einerseits wird versucht, Gewitterzellen anhand ihrer Form und Temperatur zu erkennen, andererseits wird danach getrachtet, durch Kombination von IR-, WV- und VIS(=visible, sichtbares Spektrum)-Kanälen eine Abschätzung der Niederschlagsintensität durchzuführen. In weiterer Folge werden die erkannten Zellen bzw. Zellbereiche weiter untersucht. Nichtaktive Bereiche der Zelle, wie z.b. der Amboss, können mit Hilfe der Temperaturdifferenz aus den Kanälen 10 und 9 gefiltert werden. Im Falle sehr hoch reichender Zellen wird der aktive Zellkern weiter eingeschränkt. Die geschieht mit Hilfe der Temperaturdifferenz aus den Kanälen 5 und 9. Diese Differenz nähert sich im Laufe des Lebenszyklus der so genannten MCS (Mesoscale Convective System) dem Wert 0 und indiziert damit einerseits sehr kalte Bereiche im IR-Bild und andererseits hoch reichende Feuchte im WV-Kanal. Nur jene Bereiche, wo die Differenz 5-9 oberhalb eines vorgegebenen empirischen Schwellwerts liegt, werden als für die Warnung relevant angesehen.

5 2.4 Anpassung der Projektion an die Radardaten Die Satellitendaten haben eine weitaus gröbere Auflösung (4-5 km über Österreich) und eine andere Projektion als die Radardaten. Durch eine Koordinatentransformation werden die Satellitenpixel auf Kegelkoordinaten transformiert. Gleichzeitig erfolgt ein downscaling auf das Radargitter (1km*1km Gitterdistanz). 2.5 Einbezug von Blitzdaten Neben der Erkennung von Gebieten mit intensivem Niederschlag aus konvektiven Zellen, können auch, im Falle von Blitzentladungen innerhalb der Zellen, diese als Gewitterzellen dargestellt werden. Die vom Blitzortungssystem ALDIS gelieferten Daten werden bei kleinen Zellen zur Zelle als ganzes, bei größeren Zellen einem Zellbereich zugeordnet. Dieser Bereich kennzeichnet den aktiven Bereich einer Gewitterzelle, in welchem mit den stärksten Unwetterereignissen zu rechnen ist. 2.6 Berechnung des Gefahrenbereichs In weiterer Folge werden die Niederschlagsverlagerungsvektoren (V korr ) herangezogen um die künftige Verlagerung der Zellen (Gewitter- bzw. Starkniederschlagsgebiete) zu ermitteln. Im Unterschied zum Verfahren welches bei den Radarzellen angewandt wird, haben die Gefahrenbereiche bei der satellitengestützten Methode keinen Öffnungswinkel (Abbildung 4), es wird somit der Unsicherheit der Verlagerungsvektoren keine Rechnung getragen. Der Grund dafür liegt in der Tatsche, dass die automatische Erkennung der Gewitterzellen mittels Satellit erst später als mit Radardaten möglich ist. Dadurch zählen die vom Satelliten aus beobachteten Zellen schon zu den älteren, wohl-organisierten Systemen, die eine wesentlich regelmäßigere und dadurch besser vorhersagbare Verlagerung aufweisen. Eine künstliche Vergrößerung der Warngebiete durch einen Öffnungswinkel wie es bei den sprunghaften Radarsignalen zweckmäßig ist, wäre bei Satellitendaten kontraproduktiv. Hinsichtlich der zeitlichen und räumlichen Ausdehnung der Gebiete wurde ein Intervall von 45 Minuten gewählt. Abb. 4: Symbolische Verlagerung einer Gewitterzelle mit V KORR. Der schraffierte Bereich zeigt den Warnsektor.

6 2.7 Data Merging Der auf Satellitendaten beruhende Warnalgorithmus berechnet potentielle Warnungen für ganz Österreich. Einem in den Radardaten mitgelieferten Ausfallscode entsprechend werden für jene Bereiche, wo keine Radardaten zur Verfügung stehen, alternativ Warnungen verwendet, die aus Satellitendaten abgeleitet wurden. Die Berechnung der Satellitenwarnungen erfolgt parallel zu den Radarwarnungen und fragt am Ende des Programmablaufs ab, ob es Datenlöcher gibt. Durch das parallele Berechnen der Warnungen können bei Bedarf in Echtzeit die Datenlöcher aufgefüllt werden. Wegen der schlechteren zeitlichen und räumlichen Auflösung bleibt die Unwettererkennung aus Satellitendaten nur zweite Wahl nach den Radardaten. Sie hat dennoch das Potential, vor Gewitter und Starkniederschlägen zu warnen. Eine Erkennung oder Vorhersage von Hagelereignissen ist jedoch nicht möglich, da die METEOSAT-Satellitendaten keine Information über den vertikalen Aufbau der Atmosphäre liefern. 3. Verifikation und statistische Auswertung des Radar- Nowcastings Es wurde auf Gemeindebasis verglichen, wo vor Unwettern gewarnt worden war und welche Gemeinden dann tatsächlich von Unwettern betroffen waren. Der vorhergesagte Niederschlag wurde anhand der später gemessenen Radarreflektivitäten überprüft, die Gewitterwarnung anhand der Blitzortung und die Hagelvorhersage einerseits anhand der Radarreflektivitäten, andererseits anhand von Schadensmeldungen der Österreichischen Hagelversicherung. Der Datensatz, der für diese erste statistische Auswertung herangezogen wurde, erstreckte sich über den Zeitraum 1. bis 31. Juli Die Ergebnisse der Validierung lassen sich wie folgt zusammenfassen: Wie erwartet sinkt mit längerem Vorhersagezeitraum die Trefferquote und vermehren sich die Fehlwarnungen; 45-Minuten-Prognosen sind beim derzeitigen Stand jedenfalls seriös vertretbar. Die höchste Trefferquote wird bei der Prognose von Schauern erzielt, gefolgt von der Warnung vor Gewitter und Hagel. Schauerwarnungen werden etwas zu selten gegeben, hingegen gibt es in der derzeitigen Ausbaustufe zu häufige Warnung vor Gewittern und Hagel. Durch erhöhen des Öffnungswinkels des Gefahrensektors wird einerseits die Trefferquote erhöht, andererseits aber auch die Anzahl der Fehlwarnungen. Derzeit scheint es von Vorteil, einen Gefahrensektor anzugeben, der die Unsicherheit der Zugbahnen mitberücksichtigt. Für weitere Entwicklungen ist aber nicht auszuschließen, dass für die unterschiedlichen Warnkategorien (Schauer, Gewitter oder Hagel) eine Differenzierung implementiert wird. Es hat sich als sinnvoll herausgestellt, Zellen ab dem Auftreten der ersten Blitzentladung als Gewitter zu bezeichnen und eine Gewitterwarnung herauszugeben.

7 Die Berücksichtigung der großräumigen Bewegungen der Radarechos hat sich (insbesonders bei starken Abweichungen vom Zellentracking) als sinnvoll herausgestellt. Auch der Einbezug eines einfachen Modells des Lebenszyklus einer Zelle hat sich bewährt und die Güte der Prognose verbessert. 4. Evaluierung der Unwetterwarnungen aus Satellitendaten gegen Unwetterwarnungen aus Radardaten anhand konvektiver Wetterlagen Diese Evaluierungen wurden für ausgewählte Tage aus den Monaten Juni und Juli des Jahres 2006 durchgeführt, gekennzeichnet durch starke konvektive Aktivität, teilweise sogar schon in den Morgenstunden. Um die Güte der Warnungen vor Gewitter und Starkniederschlag zu evaluieren, wurden unterschiedliche Untersuchungen durchgeführt. Zum einen wurden die generierten Warnungen der Radarschiene und der Satellitenschiene miteinander verglichen, wobei von vornherein klar war, dass eine Hagelerkennung nur aus Radardaten möglich ist. Zum anderen wurde untersucht, wie hoch die Wahrscheinlichkeit für das tatsächliche Eintreffen eines Gewitters ist, wenn ein solches für die nächsten 45 Minuten vorhergesagt wurde. Zuletzt wurde noch untersucht, wie gut die Erkennung von Niederschlagsbereichen innerhalb konvektiver Zellen aus Satellitendaten tatsächlich ist. Dazu wurde ein Vergleich mit den Radar-Niederschlagswerten innerhalb der aus Satellitendaten erkannten Zellen durchgeführt. Es wurden die zeitlichen Abläufe der Anzahl der von einer Warnung betroffenen Gitterpunkte verglichen (aus einer Grundgesamtheit von Punkten im 1km- Abstand). Generell ist davon auszugehen, dass es zu einer Überwarnung von Starkniederschlag bei einer reinen Satellitendiagnose kommt. Die Gründe hierfür liegen vor allem darin, dass es keine direkte Methode der Niederschlagsanalyse aus METEOSAT-Kanälen gibt. Anhand der Satellitendaten kann zwar eine grobe Abschätzung des Feuchtegehalts und der Vertikalerstreckung einer konvektiven Zelle erfolgen, nicht jedoch ob individuelle Prozesse den Niederschlag verstärken oder verringern (Orographie, Eis-Wasser Verteilung, thermische Schichtung). Genauso wenig ist bei ausgedehnten konvektiven Systemen die Anzahl und Position der aktiven Zentren erkennbar. Auf der anderen Seite tendiert die Niederschlagserkennung aus Radardaten eher in die gegenteilige Richtung: die tatsächliche Niederschlagsmenge wird unterschätzt. Die Gründe hierfür liegen in der Orographie (Abschattung), in der Dämpfung des Radarsignal durch Wolkentröpfchen und der begrenzten horizontalen Reichweite. Während die Qualität der Radardaten mit der Entfernung von der Radarstation abnimmt, bleibt die Qualität der Zellenerkennung aus Satellitendaten konstant über den gesamten Bereich. Aus den Ergebnissen lässt sich ableiten, dass kleine Zellen mit geringer Aktivität schwerer vorherzusagen sind als größere mit starker Blitzaktivität. Zellen mit kurzer Lebensdauer und solche, die sich am Ende ihres Lebenszyklus befinden, verschlechtern das Ergebnis. Geringe Verlagerungsgeschwindigkeiten (stationäre Gewitterzellen) führen zu besseren Ergebnissen. Obwohl nicht dezidiert untersucht, dürften die Alpen einen wesentlichen Einfluss auf die Gewitterwahrscheinlichkeit im Vorhersagesektor haben. Die orographische Struktur der Alpen geht in die

8 verwendete kinematische Extrapolation nicht ein. Ein Hindernis in Form einer Bergkette wird nicht berücksichtigt. Obwohl die Evaluierung bei der Radarwarnung sich auf Gemeindegrenzen konzentrierte (siehe vorangegangener Abschnitt), bei der "Satellitenwarnung" hingegen das Gitternetz der Radarbilder (1 km x 1 km) als Referenz verwendet wurde, wurde dennoch versucht, einen Vergleich beider Systeme herzustellen. Dabei wurden die generierten Warnungen miteinander verglichen. Eine gute Übereinstimmung ergab sich dabei für die Vorhersage von Gewittersektoren, allerdings mit der erwarteten deutlichen Überwarnung in Bezug auf starken Niederschlag seitens der Satellitenschiene. Bei direktem, pixelweisen Vergleich zwischen Radar- und Satellitenniederschlag zeigte sich, dass das Niederschlagsgebiet aus Satellitendaten im Schnitt um ca. 1/3 größer ist, als bei Radarmessungen. Setzt man strengere Kriterien an und nimmt nur stärkeren Niederschlag > 1 mm/h, so erhält man eine deutliche Überwarnung aufgrund der Satellitendaten um rund 50%. Abb. 5: Warnsektoren-Darstellung vom 24.August 2006, 16:30 UTC. Der ZAMG-Hagelfilter markiert hagelträchtige Regionen mit farbigen Sternen (in ansteigender Wahrscheinlichkeit: gelb orange rot (vgl. Abb.3)). Gefahrensektoren für die nächsten 55 Minuten: Blau: Gefahr von starken Regenschauern, Gelb: Gewittergefahr, Türkis: Hagelgefahr. 5. Praktische Verwendung des Warnsystems Das entwickelte System zur Warnung vor starken konvektiven Ereignissen ist an der ZAMG bereits im operationellen Einsatz; Abb. 5 zeigt ein dem meteorologischen Vorhersagedienst zur Verfügung stehendes Display mit Sektoren, in denen im

9 Nowcasting-Bereich mit entsprechender Aktivität zu rechnen ist. Es gibt für Endkunden die Möglichkeit, die Warnungen der ZAMG für jede gewünschte (österreichische) Postleitzahl zu abonnieren (Versand über SMS). Des weiteren ist angedacht, durch personenbezogene Ortung (durch GPS oder möglicherweise in einigen Jahren durch Galileo) Warnungen herauszugeben, die sich auf die exakte aktuelle Position des Benutzers beziehen. Dies scheint insbesonders für Aktivitäten im Freien, die mit einem Standortwechsel verbunden sind, interessant (z.b. Wandern, Wassersport, Paragleiten ). 6. Literatur Waldvogel, A., B. Federer, und P.Grimm (1979): Criteria for the detection of hail cells, J. Appl. Meteor., 18, Danksagung Die Entwicklungen wurden vom Österreichischen Bundesministerium für Verkehr, Innovation und Technologie im Rahmen der ARTIST III Initiative finanziell unterstützt (Projekt "GaliMet", Geschäftszahl ALR-OEWP-CO-325-II/06).