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Spatial validation of high-resolution NWP-models with VERA

Theresa Gorgas

Art der Arbeit

Dissertation

Universität

Universität Wien

Fakultät

Fakultät für Geowissenschaften, Geographie und Astronomie

Betreuer*in

Reinhold Steinacker

URN

urn:nbn:at:at-ubw:1-30012.13001.496864-6

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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract

(Deutsch)

Die Arbeit beschäftigt sich mit zwei speziellen Aspekten der Verifikation numerischer Wetterprognosemodelle: Der erste Teil behandelt die Frage, wie sehr die Auswahl und die Qualität der Verifikations- Referenzdaten die Verifikationsergebnisse beeinflussen können, und wie die damit verbundene Unsicherheit quantifiziert werden kann. Im zweiten Teil werden räumliche Verifikationsmethoden für die Evaluierung von Modellketten eingesetzt. Dabei wird unter anderem untersucht, wie gut die gewählten Methoden die Vorhersagequalität von Modellen mit verschiedenen Auflösungen beschreiben können, und ob eine Fortpflanzung von Phasenfehlern innerhalb der Modellketten beobachtet werden kann. Die Arbeit ist kumulativ aufgebaut und umfasst drei Publikationen. In der ersten Publikation wird eine neue Methode zur Abschätzung der Unsicherheit gegitterter Referenzdaten für die Verifikation vorgestellt. Diese ist ensemble-basiert und stützt sich auf Bodenbeobachtungen, die mittels Zufallszahlen gestört werden. Diese gestörten Beobachtungen werden mit dem VERA Algorithmus auf ein regelmäßiges Gitter interpoliert. Das aus den Analysen resultierende Ensemble beschreibt mehrere Aspekte der Unsicherheit: Beobachtungsfehler, Fehler im Zusammenhang mit der räumlichen Repräsentativität der Beobachtungen und den Interpolationsfehler im Zuge des Interpolationsprozesses. In der zweiten Publikation wird der Einfluss der Unsicherheit von Referenzdaten auf Verifikationsergebnisse untersucht. Dazu werden Kurzfristvorhersagen verschiedener Prognosemodelle mit horizontalen Auflösungen von 2km-15km ausgewertet. Als Referenzdaten dienen Analysen, die mittels verschiedener Interpolationsalgorithmen auf Verifikationsgittern mit unterschiedlichen Gitterweiten erstellt werden. Die interpolierten Beobachtungsdaten stammen von zwei Datensätzen mit unterschiedlichen Stationsdichten. Weiters werden vier verschiedene Ansätze zur Abschätzung der Unsicherheit der Verifikationsergebnisse miteinander verglichen. Der zweite Schwerpunkt der Arbeit, in der dritten Publikation, beschäftigt sich mit der Evaluierung von Modellketten. Jede Modellkette setzt sich aus drei ineinander genesteten Vorhersagemodellen zusammen. Bei der Evaluierung werden moderne, räumliche Verifikationsmethoden mit traditionellen Maßen kombiniert. Das Ziel der Auswertungen ist, die Anwendbarkeit der verwendeten Verifikationsmethoden auf Modellprognosen verschiedener räumlicher Skalen zu testen und die Fortpflanzung von Prognosefehlern innerhalb der Modellkette zu beschreiben.

Abstract

(Englisch)

The main subject of the thesis is the verification of numerical weather prediction models. Two major questions related to this subject are addressed: First, the influence of the choice of verification reference data on the verification results and the quantification of the corresponding uncertainty, and second, the ability of state-of-the-art spatial verification methods to detect forecast errors in NWP model chains and to observe the propagation of phase errors. The thesis is cumulative and includes three publications. In the first publication, an ensemble-based method is proposed for the estimation of the uncertainty of gridded reference data sets for verification. The ensemble uses perturbed data of irregularly distributed surface stations. The perturbed observations are interpolated to a regular grid using an interpolation algorithm provided by the VERA tool. The result is an ensemble of analyses, which involves several aspects of uncertainty: The observations errors, the spatial representativeness errors of due to the distribution of observations and the interpolation errors. In the second publication, the impact of the uncertainty of verification data on verification results is examined by an experiment. Short-range forecasts of non-hydrostatic NWP models with horizontal resolutions of 2km-15km are evaluated using analyses provided by different interpolation algorithms. The interpolation is performed on verification grids with different grid spacings. The underlying observations are provided by two data sets with different station densities. Further, four different approaches are tested for estimating the uncertainty of the verification results. Another topic is addressed with the evaluation of model chains in the third publication. Each of the three investigated model chains consists of three NWP models with increasing resolutions nested into one another. A combination of spatial verification methods and traditional verification are applied to the model chains. The main aim of this evaluation is to show the ability of the verification methods to describe the performance of models pertaining to different spatial scales and to detect the propagation of model errors from the global to the therein-nested high-resolution models.

Autor*innen

Theresa Gorgas

Haupttitel (Englisch)

Spatial validation of high-resolution NWP-models with VERA

Paralleltitel (Deutsch)

Räumliche Evaluierung hochauflösender numerischer Wettervorhersage-Modelle mit VERA

Publikationsjahr

2013

Umfangsangabe

119 S. : Ill., graph. Darst., Kt.

Sprache

Englisch

Beurteiler*innen

Mathias Rotach ,

Bodo Ahrens

Klassifikation

38 Geowissenschaften > 38.80 Meteorologie: Allgemeines

AC Nummer

AC11638449

Utheses ID

28880

Studienkennzahl

UA | 091 | 415 | |

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