E. Reimer, U. Cubasch, A. Claußnitzer, I. Langer P. Névir Institut für Meteorologie
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Institut für Meteorologie und Klimaforschung, Karlsruhe Kick-Off Meeting Bonn 23./24.10.2006
Priority Program SPP 1167 of the DFG
Quantitative Precipitation Forecast
Forschungszentrum Karlsruhein der Helmholtz-Gemeinschaft
Mechanisms and prediction of precipitation over complex terrain- Project Cluster: “Process understanding” -
S. Wassermann, M. Kunz, Ch. Kottmeier
Institut für Meteorologie und Klimaforschung, Universität Karlsruhe (TH) / Forschungszentrum Karlsruhe
Kick-Off Meeting, 23.-24.10.2006, Bonn
Priority Program SPP 1167 of the DFG
Quantitative Precipitation Forecast
Institut für Meteorologie und Klimaforschung, Karlsruhe Kick-Off Meeting Bonn 23./24.10.2006
Priority Program SPP 1167 of the DFG
Quantitative Precipitation Forecast
Niederschlagsverstärkung über Mittelgebirgen bei großräumigen Niederschlagsereignisse erhöhtes GefährdungspotenzialVorhersageproblem: Summe/räumliche VerteilungKomplexe Dynamik: Um/Überströmen, Wellen
MotivationProblem
ZielVerbessertes Verständnis für Zusammenhang zwischen Anströmungsbedingungen, Dynamik und resultierender Niederschlagsverstärkung ”condicio sine qua non” für Vorhersage
Wiedergabe durch LM/LMK-Modellsimulationen?
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Quantitative Precipitation Forecast
Analyse realer Ereignisse:Niederschlagseffizienz, räuml. Muster
Datenanalyse: verschiedene Mittelgebirge
Diagnostisches Niederschl.ModellKunz (2003,2006)
Anwendung für bessere Vorhersagbarkeit der orografischen Niederschlagsverstärkung
• Einfluss Strömungeffekte und diabatische Wärmeübergänge (Labilisierung
Schichtung) auf orografische Niederschlagszunahme• Zusammenhang orografischer Niederschlag und Strömungsparameter• Strömung / orografischer Niederschlag in LMK; Identifikation Schwächen
Vorgehensweise / Zielsetzung
Sensitivitätsstudien:Dynamik Niederschlagseffizienz
LMKidealisiert
LMKreal
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Quantitative Precipitation Forecast
Untersuchungsgebiete: versch. Mittelgebirge max. Höhe: 1000-1500 m
Messdaten: SYNOP/RASO/MIRIAM/LUBW Einzelne Ereignisse: stratiform, > 20 mm/d Analysen für Stationspaare (Berg/Talstation)
mixing ratio rs in g kg-1
• mountain+ valley
Fr • U • rs in m s-1
Rm
ount
ain/R
valle
y
r = 0.80
stability N in s-1
Rm
ount
ain/R
valle
y
velocity U in m s-1
• mountain+ valley
orografische Nieder-schlagszunahme
Analyse Messdaten
bester Zusammenhang:Froude number =U/(N H) x Feuchte-Transport
charakterisiert Strömung: Umströmen, Überströmen,
Schwerewellen
charakterisiert Zufuhr Feuchte in Gebiet
Bsp: Thüringer Wald
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Quantitative Precipitation Forecast
Fr • U • rs in m s-1 (x 10)R
in m
m h
-1
highlysensitive
stability N in s-1
R in
mm
h-1
mixing ratio rs in g kg-1
R in
mm
h-1
highlysensitive
highlysensitive
2 1
velocity U in m s-1
R in
mm
h-1
highlysensitive
2.5 7.55Fr
Fr
Diagnostisches Modell:lineare Theorie f. Strömung unterschiedliche Sensitivitäten von R abhängig von Position beste Relation zu R: Fr x Feuchtetransp
Diagnostisches ModellBsp: Thüringer Wald
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Quantitative Precipitation Forecast
Nm = 0.002 s-1, U = 10 m s-1, RF = 99% Nd = 0.015 s-1, U = 10 m s-1, RF = 95%
18000
z in
m
12:00h
x-z-Schnitt bei GP=4 (2D-Sim.)
wmax = 1.2 m/s 12:00hwmax = 44.3 m/s
x-z-Schnitt bei GP=4 (2D-Sim.)
LMK_idealErste Versuche mit LMK 3.12Gaussberg + künstliches Vertikalprofil mit konstantem U, Nd (trockene Brunt-Väisälä-Frequenz) und RF
zeitlich anwachsende Wellenamplitude! (v.a. bei hoher Feuchte)
Vertikalgeschwindigkeit w in m/s
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intensive Zusammenarbeit mit LMK-Group beim DWD
LMK 3.19 verbessertes Runge-Kutta-Schema:T‘p‘-Dynamik statt Tp‘ Auftriebsterm nun vollständig in den schnellen Prozessen gerechnet erheblicher Effekt auf Wellenproblem
Gitterweite 2.8 km x 2.8 km (1 km x 1 km) Gebietsgröße 2D: 1000 x 7 x 40 GP WirbelproblemGebietsgröße 3D: 200 x 200 x 40 GPZeitschritt dt = 12 s („15 s Problem“ )Wolkenmikrophysik: Schema mit prognostischem qr,qs,qi (itype_gscp=3)
LMK_ideal
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Modellvergleich Jiang (2003)
x in km x in km
Nd = 0.011 1/s, U = 10 m/s, RF = 95 %, hm = 1000 m
Jiang (2003) Fig. 1 LMK 3.19 Simulation 3D Berg
Alti
tude
(km
)
5.245.0 1.24
-1.22
Alti
tude
(km
)
5.0 290.0
270.3
0.20
0.00
Alti
tude
(km
)
5.0 0.16
0.00
0.08
0.00
-5.37
u‘ [m/s] w [m/s]
[K] qc [g/kg]
qs [g/kg] qi [g/kg]
LMK_ideal vs. ARPS
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Nd = 0.011 1/s, Rf = 95 %, U = 10 m/s
Vergleich 2D/3D Simulation
Fazit: 1. echte Bergüberströmung erreicht man nur 3D 2. erwartungsgemäss Unterschiede zwischen Berg und Damm
3-D
LMK_ideal
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Jiang-Fall
Regenrate Gesamtniederschlag Schneerate
Sensitivitätsuntersuchungen
VarN
Var
U
Varqv
LMK_ideal
Strömungscharakteristik und damit Zustand der Atmosphäre wesentlich für orografisch bedingte Niederschlagszunahme und räumliche Niederschlagsverteilung Beschreibung durch Strömungsparameter (Fr, Scorer..)? Realität?
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Quantitative Precipitation Forecast Zusammenfassung
Orografische Niederschlagszunahme über Gebirgen wird maßgeblich durch Um/Überströmungeffekte modifiziert
Gute Beschreibung der Niederschlagszunahme durch Fr x (U rs)
Zusammenhang bestätigt durch Sensitivitätsstudien mit diagnostischem Modell (lineare Theorie)
Idealisierte Simulationsergebnisse sinnvoll ab LMK 3.19 neues Runge-Kutta-Schema q’p’-Dynamik vergleichbar mit ARPS; weniger Wolkeneis
Bestehende Probleme durch obere Randbedingung
Probleme bei realen Simulationen?
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Quantitative Precipitation Forecast AusblickWeitere Sensitivitätsstudien für idealisierte Bedingungen Strömungseffekte und Niederschlag Initialisierung mit Nm statt Nd
Ähnlichkeitstheorie für gesättigte Verhältnisse (Frm)
Untersuchung Niederschlagszunahme und Strömungsdynamik für reale Ereignisse Sensitivitätsuntersuchungen Test Hypothese Niederschlag Strömungsparameter
Vergleich mit Beobachtungsdaten und diagn. Modell Modell Skill als Funktion Niederschlagsintensität und/oder physikalische Prozesse
Abschätzung Niederschlagsverstärkung durch Kombination Strömungsparameter / meteorologische Parameter und diagsnostischem Modellansatz
7 km
2.8 km
1 km
11.08.2002