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On bias correction and quality control for atmospheric in situ observations

Christina Margareta Tavolato-Wötzl

Art der Arbeit

Dissertation

Universität

Universität Wien

Fakultät

Fakultät für Geowissenschaften, Geographie und Astronomie

Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)

Dr.-Studium der Naturwissenschaften Meteorologie und Geophysik

Betreuer*in

Leopold Haimberger

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DOI

10.25365/thesis.37405

URN

urn:nbn:at:at-ubw:1-30179.56557.466259-1

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Abstracts

Abstract

(Deutsch)

Meteorologische Beobachtungen des aktuellen und des vergangenen Zustands der Atmosphäre sind wichtige Informationen, um den Ausgangszustand für jedes numerische Wettervorhersagemodell zu berechnen. Diese Analyse ist sowohl für operationelle Vorhersagemodelle als auch für Reanalysen von großer Bedeutung, da eine qualitativ hochwertige Ausgangsanalyse zur bestmöglichen Vorhersage führt. Vor allem historische Beobachtungen können große systematische Fehler - einen sogenannten Bias - aufweisen, der die Analyse nachhaltig beeinflussen kann. Dieser Bias sollte, um die Daten bestmöglich verwenden zu können, korrigiert werden. Besonders wichtig wird eine Bias-Korrektur, wenn sich dieser im Laufe der Zeit auf Grund eines technischen Fortschritts im Instrument, einer Änderung des genauen Messortes, etc. ändert. Daher sind Qualitätskontrolle und Bias-Korrektur von meteorologischen Beobachtungen wichtige Bestandteile jedes Datenassimilationssystems. Diese Dissertation präsentiert Methoden zur Qualitätskontrolle und Homogenisierung konventioneller Daten. Dabei liegt das Hauptaugenmerk bei Radiosondendaten. Durch die Verfügbarkeit dieser Daten über einen großen Zeitraum als vertikale Profile der Atomsphäre enthalten sie wertvolle Informationen für Vorhersagemodelle und Klimareanalysen. Ein homogenisierter Radiosondendatensatz über den gesamten Messzeitraum bildet einen wichtigen Eingangsdatensatz für jede Klimaanalyse. Der homogenisierte Radiosondendatensatz wird weiters in dieser Arbeit mit anderen atmosphärischen Datensätzen der letzten Jahrzehnte verglichen, um die Auswirkungen der Homogenisierung zu zeigen. Neben der Homogenisierung von Langzeitreihen werden auch Methoden zur Qualitätskontrolle und Bias-Korrektur innerhalb eines Vorhersagemodells vorgestellt. Einerseits wird die neu entwickelte variationelle Qualitätskontrolle am Europäischen Zentrum für Mittelfristige Wettervorhersage (EZMW), bei der anstelle einer Normalverteilung mit flachen Enden eine Huber-Norm verwendet wird, um die Daten zu beschreiben, vorgestellt. Diese Methode legt ein stärkeres Gewicht auf Beobachtungen, die sich vom Backgroundfeld des Modells unterscheiden und verbessert daher die Vorhersage für sich schnell entwickelnde, kleinskalige Wettersysteme. Obwohl diese Methode sehr allgemein formuliert ist, wird sie momentan nur auf konventionelle Daten angewandt. Andererseits wird eine Bias-Korrektur vorgestellt, bei welcher der Bias während der variationellen Datenassimilation mitgeschätzt wird. Dieser Ansatz wird am EZMW verwendet, um Satellitendaten sowie Flugzeugtemperatur- und Bodendruckbeobachtungen anzupassen. Die Anwendung auf einen Bias der Radiosondenwindrichtung wird präsentiert. Die Ergebnisse dieser Arbeit sollen zeigen, dass sowohl Qualitätskontrolle, Bias-Korrektur und Homogenisierung von meteorologischen Beobachtungen wichtige Bestandteile sind, um Wettervorhersagen und Reanalysen durch die Verbesserung der Datenanalyse zu verbessern.

Abstract

(Englisch)

Meteorological observations of the atmosphere are essential input information to calculate the initial state for every numerical weather prediction model as well as for climatologically used reanalysis. A good analysis of the current state of the atmosphere is the foundation for an accurate forecast. Historic observations, especially, can have large biases that can affect the analysis. These biases can change in time due to a change in the observing system, a change of the observation location and its surroundings, etc. This is highly problematic for climate monitoring purposes and therefore a good bias adjustment is key. This thesis presents methods to improve the use of conventional observations by adjusting biases with different approaches. The thesis puts a special emphasis on radiosonde data. Due to the availability of radiosonde profiles of the atmosphere over the last century this data set can provide useful information for forecast models and climate analyses. Homogenisation of long term radiosonde time series provides an important input data set for climate studies. Furthermore, comparisons of the homogenised data sets to other upper-air data sets during the last decades are presented and evaluated to show the impact of homogenisation. Next to bias correction of long term time series for climate analysis, possible methods for quality control within variational data assimilation systems are presented. A newly developed method for variational quality control within the European Centre of Medium-range Weather Forecast (ECMWF) state of the art four dimensional variational data assimilation system uses a Huber norm distribution to describe the observations rather than a Gaussian plus flat distribution, which leads to more emphasis on observations that differ from the model background to improve the forecast of fast developing small scale weather events. While being quite general in its formulation it is currently applied to conventional data. Next to this approach to bias correction a more advanced method that estimates the bias during the variational assimilation is presented. This approach has been used to bias correct satellite data as well as surface pressure and aircraft wind data at the ECMWF and is now adapted to specifically adjust radiosonde wind direction bias. The result of the work shows that bias correction, quality control and homogenisation of observations are necessary to improve weather forecast models as well as reanalysis datasets by improving the data analysis.

Autor*innen

Christina Margareta Tavolato-Wötzl

Haupttitel (Englisch)

On bias correction and quality control for atmospheric in situ observations

Paralleltitel (Deutsch)

Methoden zur Biaskorrektur und Qualitätskontrolle für atmosphärische Beobachtungen

Publikationsjahr

2015

Umfangsangabe

114 S.

Sprache

Englisch

Beurteiler*innen

Ulrich Foelsche ,

Petra Friederichs

Klassifikationen

38 Geowissenschaften > 38.82 Klimatologie ,

38 Geowissenschaften > 38.84 Meteorologie: Sonstiges

AC Nummer

AC12653698

Utheses ID

33145

Studienkennzahl

UA | 091 | 414 | |

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Schlagwörter