2 Mai 2007

IWHW

Konzepte meteorologischer Vorhersagemodelle am Beispiel von ECMWF und ALADIN

T. Haiden

Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik (ZAMG)

2 Mai 2007

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Wettermodelle

Wettermodell = Strömungsmodell auf Kugeloberfläche

Modellgleichungen physikalisch, nicht statistisch

- Bewegungsgleichungen (Wind)

- Thermodynamische Gleichungen (Strahlung, Temperatur)

- Wasserbilanzgleichung (Niederschlag, Verdunstung)

Gleichungen gekoppelt, nichtlinear, analytisch nicht lösbar

numerische Näherungslösung auf Rechengitter

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Wettermodelle

x=25-40 km

Globales Rechengitter

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Wettermodelle

z=50-500 m

50 Schichten, 800000 Gitterpunkte horizontal

40 Mio Gitterpunkte in 3D-Gitter

Höhe

Globales Rechengitter: vertikal

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Wettermodelle

Erhebung des dreidimensionalenAnfangszustandes der Atmospäre

Prognose eines späteren dreidimensionalen Zustandes

+00 h +24 h

= Integrationsschritt (5-10 Minuten)Rechenzeit pro Schritt << Schritt!

Grundprinzip der numerischen Wetterprognose

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Integrationsschritt

...

x

Tu

t

T

Zeitl. Temperaturänderung = Windgeschwindigkeit x Temperaturgradient + ...

Beispiel Temperaturprognose:

...),(),(

),(),(),(

x

txTtxxTtxu

t

txTttxT

Diskretisierung: Differentiale durch endliche Differenzen ersetzt

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Meteorologische ‚Scales‘

20 m 200 m 2 km 20 km 200 km 2000 km 20000 km

Globale Modelle (ECMWF)

TurbulenzThermik

TornadosGewitter

Superzellen FrontenSquall-Lines Planetare Wellen

Wolken- physik

Mesoskalige Modelle (ALADIN)

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Grundaufbau eines Wettermodells

Modelldynamik

Modellphysik

Berechnung der Strömung(3-dimensionales Windfeld)

Parametrisierte Prozesse(Strahlung, Wolken, Niederschlag)

Teilweise empirisch, vereinfacht Prognosenunsicherheit

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Parametrisierte Prozesse

Wenn explizite Modellierung auf Rechengitter nicht möglich:

Start eines Unterprogramms, z.B. ‚Gewitterzelle‘

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Parametrisierte Prozesse

Unterprogramm ‚Reibung durch Topographie‘

Ansatz: statistische Behandlung der nicht durch das Rechengitter repräsentierten topographischen Strukturen

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Parametrisierte Prozesse

Unterprogramm ‚Tropfenwachstum‘

10 m

Ansatz: analytische Integration über Tropfenspektrum

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Parametrisierte Prozesse

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Mesoskaliges Modell ALADIN

ALADIN (ZAMG): 1300 x 1100 km, dx = 9.6 km, 37 Schichten

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Beispiel Niederschlagsprognose

ECMWF ALADIN

Globales Modell Mesoskaliges Modell

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Verifikation: Was können die Modelle?

Temperaturprognose Wien Hohe Warte, Winter 2003

1.52

2.53

3.54

4.55

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Prognosetag

Mit

tl. A

bso

lutf

ehle

r (C

)

00:00

06:00

12:00

18:00

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Verifikation: Was können die Modelle?

Mehrstündige Tendenz wird erfasst, kurzzeitige Schwankungen (1-3 h) nicht

Wr.Neustadt, 04.07. bis 06.07.2003

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66

Zeit [h]

Win

dg

es

ch

win

dig

ke

it [

m/s

]

Modellprognose

Beobachtung

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Verifikation: Was können die Modelle?

0

5

10

15

20

25

30

35

0 5 10 15 20 25 30 35

Beobachtung (mm/24h)

Pro

gn

ose (

mm

/24h

)

r²=0.50

Niederschlagsprognose Raum Salzburg

Korrelation r²=0.50

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Prognose von Flächenniederschlägen

Gebietseinteilung für hydrologische Zwecke(Wasserstands- und Durchflussprognosen)

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Prognose von Flächenniederschlägen

Hochwasser August 2002 – 1. Ereignis

Von Modellen unzureichend erfasst (zweites Niederschlagsmaximum!)

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Prognose von Flächenniederschlägen

Hochwasser August 2002 – 2. Ereignis

Von Modellen zufriedenstellend erfasst

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Prognose lokaler Gewitterniederschläge

Modell Modell

Radar Radar

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Der Schmetterlingseffekt

Kleine Unterschiede im Anfangszustand führen zu beliebig großen Abweichungen zu einem späteren Zeitpunkt

Problem aufgrund dämpfender Effekte in der realen Atmosphäre meist entschärft, aber:

Von Fall zu Fall stark unterschiedliche Prognosegüte

Ansatz: Ensembleprognosen = Vorhersage der Unsicherheit

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Der Schmetterlingseffekt

Prognose der Höhenströmung für Freitag 3. März 2006

2 Mai 2007

IWHW

Der Schmetterlingseffekt

Prognose der Höhenströmung für Dienstag 7. März 2006