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Assessment of temperature trends of atmospheric seasonal forecasts of the 20th century
Markus Rosenberger
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Geowissenschaften, Geographie und Astronomie
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Meteorologie
Betreuer*in
Leopold Haimberger
DOI
10.25365/thesis.72361
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-18424.62955.515940-1
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Das Ziel dieser Arbeit ist es, sowohl die Performance als auch die Nützlichkeit der Saisonprognosen des ASF-20C Datensatzes zu untersuchen. Sein Ensemble besteht aus 51 Mitgliedern, deren monatliche Werte für eine Vielzahl an Größen für einen Vorhersagezeitraum von bis zu 4 Monaten während der Periode 1901–2010 verfügbar sind. Im Verlauf der Arbeit werden lediglich die Monate November–Februar und Mai–August betrachtet. Als Referenz dienen zwei Reanalyseprodukte: Zum einen ERA-20C, eine globale Reanalyse, die lediglich die Atmosphäre modelliert und zur Initialisierung von ASF-20C verwendet wurde. Zum anderen ERA5, eines der modernsten und am besten entwickelten globalen Reanalysesysteme. Sein Output deckt den Zeitraum von 1950 bis heute ab. Um die Prognosegüte zu quantifizieren, werden diverse Verifikationsmaße wie Bias, Pearson Korrelation und Reliability verwendet. Sie alle zeigen, dass die Daten der saisonalen Prognosen konsistent mit jenen der Reanalysen sind, vor allem wenn Anomalien verwendet werden. Außerdem wird das Signal-zu-Rausch Verhältnis (SNR) in diversen Kontinenten und Ozeanen berechnet. SNR Zeitreihen zeigen sehr hohe Korrelationen von ca. 0.7 mit der El Niño Southern Oscillation (ENSO) Aktivität in Ozeanen und sogar noch höhere Werte über Kontinenten. Das zeigt, dass ENSO einen sehr großen Beitrag zur globalen Vorhersagequalität der 2 m Temperatur leistet. Ähnlich dazu sind Korrelationen mit dem Index der North Atlantic Oscillation (NAO) in der Nordhemisphäre im Sommer sehr hoch, dort ist also auch die NAO wichtig für die Prognosegüte. Ein viel diskutiertes Thema rund um Temperaturen in den vergangenen Jahrzehnten sind Trends. Es zeigt sich, dass über die gesamte 110-jährige Periode die Trends in allen Datensätzen relativ ähnlich sind. Während am Anfang und gegen Ende der Periode auf der globalen Skala positive Trends dominieren, sind sie um die Mitte des Jahrhunderts herum sogar leicht negativ. Lokaler betrachtet, können die Unterschiede zwischen den Datensätzen jedoch recht groß ausfallen. Da ASF-20C aus einem sehr großen Ensemble besteht, können Wahrscheinlichkeitsverteilungen seiner Werte sehr gut untersucht werden. Nachdem die Trends der einzelnen Datensätze angepasst wurden, zeigt sich, dass die Übereinstimmung der Wahrscheinlichkeitsverteilungen und auch deren Änderungen in allen Datensätzen für alle betrachteten Perioden sehr groß ist. Außerdem können die saisonalen Prognosen auch die Änderung der Standardabweichung der Verteilungen sehr gut abbilden, vor allem über Ozeanen. Da deterministische Reanalysen lediglich eine Realisierung pro Jahr liefern, verfügen ihre Verteilungen über wesentlich weniger Mitglieder, wodurch auch die Auflösung deutlich schlechter ist. Aus dem selben Grund sind auch die Änderungen extremer Perzentile zwichen zwei verschiedenen Perioden um einiges besser in ASF-20C dargestellt. Das Ergebnis dieser Arbeit ist also einerseits, dass Saisonprognosen wie ASF-20C, bei denen lediglich die Atmosphäre modelliert wird, sehr nützliche Ergebnisse liefern, sogar auf Zeitskalen von über einem Jahrhundert. Andererseits aber auch, dass eine derartige Größe des Ensembles notwendig ist, um für diese Art der Prognosen vernünftige Resultate erwarten zu können.
Abstract
(Englisch)
In this work the performance and utility of a centennial seasonal hindcast data set, namely ASF-20C, which consists of 51 ensemble members and provides monthly averages of several quantities for a lead time up to 4 months during the period 1901–2010, is tested. Precisely, in this work only 2 m temperature values of the months November–February and May– August are considered. Re-forecast data is compared to two different reanalyses: ERA-20C, a global atmosphere-only model that was used to initialize ASF-20C and thus covers the same period and ERA5, a state-of-the-art global reanalysis, which provides output from 1950 onwards. To quantify the goodness of ASF-20C output, at first different verification measures like bias, Pearson correlation and reliability are used. After proving that the hindcasts deliver proper results, especially when anomalies are considered, signal-to-noise ratios (SNRs) of the hindcast ensemble in different continental and oceanic regions around the world are calculated. Time series of SNRs show correlations above 0.7 with El Niño Southern Oscillation (ENSO) activity in oceans and even higher in continents, which confirms that ENSO is a major provider of global temperature forecast skill. Similarly, high correlations with the index of the North Atlantic Oscillation (NAO) in continents and oceans of the northern hemisphere indicate that NAO provides a significant amount of forecast skill in these regions. A major issue concerning temperature in the recent decades are trends. Results show that ASF-20C trends during several different decades covering the whole 110-year period are very similar to reanalyses trends. While at the beginning and end of the period positive trends dominate globally, around the middle of the century trends are slightly negative. However, on more local scales deviations can be rather large. Due to the large ensemble size of ASF-20C, investigations of probability distributions can be done very well. If corrected for inherent trends, agreement between the three data sets on these distributions as well as on their changes over time is very high in most regions and all periods. Explicitly, changes of standard deviation towards the more recent period are reproduced very well by the hindcast, especially over oceans. Since reanalyses only deliver a single value per year, distribution sizes are much smaller and thus resolution is poorer compared to the large ASF-20C ensemble. This is also the reason why changes of the distribution’s extreme percentiles are much better represented by re-forecasts. Thus, from this work it can be concluded that an atmosphere-only seasonal forecast like ASF-20C delivers very useful results even on time scales of more than one century but also that a large ensemble size is essential for this type of prediction model.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
ASF-20C Temperaturtrends Saisonprognose Verifikation Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Schlagwörter
(Englisch)
ASF-20C temperature trends seasonal forecasts verification probability distributions
Autor*innen
Markus Rosenberger
Haupttitel (Englisch)
Assessment of temperature trends of atmospheric seasonal forecasts of the 20th century
Paralleltitel (Deutsch)
Untersuchung von Temperaturtrends in atmosphärischen Saisonprognosen des 20. Jahrhunderts
Publikationsjahr
2022
Umfangsangabe
xiv, 75 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Leopold Haimberger
Klassifikationen
38 Geowissenschaften > 38.81 Atmosphäre ,
38 Geowissenschaften > 38.82 Klimatologie
AC Nummer
AC16634232
Utheses ID
64708
Studienkennzahl
UA | 066 | 614 | |