Wetterlagenklassifikationen an der ZAMG – von den … DB mit TAWES mit Feuchte und RR Parameter sowie WLKC733! Ziel: Parameter und Strömungslage prognostisch Thomas Krennert KS

Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik

Wetterlagenklassifikationen an der ZAMG –von den Anfängen bis zu aktuellen Anwendungen

Mag. Thomas Krennert, KS – OST / [email protected]

Thomas KrennertKS Ost / Wetter

10. März 2009

Übersicht

! Allgemeines: Grundidee, Definitionen, Unterscheidungen

! COST733: Ziele, aktueller Stand

! Wetterlagen an der ZAMG: Historisches, Aktuelles

! Operationeller Betrieb: täglich frisch!

! Anwendungen: an der ZAMG und außerhalb

! Anhänge


10. März 2009

Wetter- und Klimatypenklassifikationen:

! verbreitetes Werkzeug zur Analyse von Beschaffenheit und Zustandvon Wetter- und Klima

! Grundlegende Motivation: Umwandlung multivariater in univariate Information.

! Ziel: Katalog mit möglichst geringer Anzahl von Klassen mit höchstmöglicher Abdeckung von Eigenschaften verschiedener Wetterparameter

! Problem: Verlust an Information durch den Klassifikationsprozess (Bezug zu anderen Wettervariablen RR, T) - eindimensionale Klassifikation mußverschiedene Parameter korrelieren.

! Folge: Viele verschiedene Klassifikationen mit speziellen Anwendungen.

Allgemeines COST 733 ZAMG OP Betrieb Applikationen


10. März 2009

Wetter- und Klimatypenklassifikationen:

! Unterscheidung der Methoden: ! manuell! automatisiert ! subjektiv! objektiv! hybrid (subjektiv automatisiert) ! Zirkulationstypen (CTC)! Wettertypen inklusive RR, T (WTC)! räumlich – zeitliches Verhalten

! Ursprüngliche Anwendung synoptisch, zunehmend klimatologisch

! Heute dominant: CTCs mit Zielvariablen für Downscaling (Input: SLP – verfügbar in Synop- und Klimamodellen)



10. März 2009

COST 733 Action, 2005-2010 (www.cost733.org):

! Ziel: möglichst universell einsetzbare Klassifikation (Bestand / Neu)! 1. Schritt: Erfassung des Bestandes (~200 Kataloge bekannt)! 2. Schritt: Fragebogen: => ~ 70 Klassifikationen! 3. Schritt: Kriterien zur Auswahl:

! skalierbar (unabhängig von Region und Domäne)! automatisiert (Code)! anwendbar auf Gitterdaten! objektiv

! Selektion der Methoden für COST 733 Datenbasis: ! 17 automatisierte! + 8 subjektive / nicht skalierbare zu Vergleichszwecken



10. März 2009

Eigenschaften cost733cat (V. 1.2)

! Nach Typen kann man grob unterscheiden:! Subjektiv (8)! Schwellwert, automatisiert hybrid (5)! PCA basiert (3) „Hauptkomponentenanalyse, maximale Kovarianz“! Cluster Analysis (6) „hierarch., minimize within-type differences“! Cluster Analysis (3) „hierarch., maximum of similar patterns“

! Größe der Kataloge: 4 bis 43 Klassen

! Alle automatischen Methoden mit einheitlicher Datengrundlage neuberechnet: ERA401.) Input Parameter: MSLP, GPH1000-500 (U,V,T, PW)2.) Fixe zeitliche Periode (09/1957-08/2002), täglich, 12UTC3.) 12 Domänen unterschiedlicher Lage und Dimension



10. März 2009Allgemeines COST 733 ZAMG OP Betrieb Applikationen


10. März 2009

Eigenschaften cost733cat (V. 1.2)

! Nach Typen kann man grob unterscheiden:! Subjektiv (8)! Schwellwert, automatisiert hybrid (5)! PCA basiert (3) „Hauptkomponentenanalyse, maximale Kovarianz“! Cluster Analysis (6) „hierarch., minimize within-type differences“! Cluster Analysis (3) „hierarch., maximum of similar patterns“

! Größe der Kataloge: 4 bis 43 Klassen

! Alle automatischen Methoden mit einheitlicher Datengrundlage neuberechnet: ERA401.) Input Parameter: MSLP, GPH1000-500 (U,V,T, PW)2.) Fixe zeitliche Periode (09/1957-08/2002), täglich, 12UTC3.) 12 Domänen unterschiedlicher Lage und Dimension=>4.) 17 Methoden auf allen 12 Domänen jeweils in 3 Varianten

berechnet: 9, 18, 27 (+/-2) Klassen



10. März 2009

COST 733 – aktuelle Arbeitsbereiche:

! WG 2: Implementierung vorhandener, Entwicklung neuer Methoden ! Erstellung des cost733cat! Selektion benötigter Eigenschaften aus den jeweiligen Methoden! => Merging (Code) anhand selektierter Eigenschaften! ZAMG - Beteiligung

! WG 3: Analyse und Vergleich aus dem cost733cat ! Statistisches Assessment der Methoden aus cost733cat! Ermitteln benötigter Eigenschaften der finalen Methode(n)! Interaktion mit WG 2

! WG 4: Anwendungstests ! Zusammenstellung aller möglichen Applikationen und deren Performance! Assessment der finalen Methode(n) gegenüber cost733cat! Synoptik, Klimatologie, Hydrologie, Katastrophenschutz, Landwirtschaft



10. März 2009

WLKs in Österreich „alpin relevant“

! Hess - Brezowski, “Europäische Großwetterlagen” ab 1881 (Gerstengarbe)! Lauscher, “Ostalpine Wetterlagenklassifikation”, seit 1946 ! Baur, “Europäische Großwetterkunde”, seit ~1947! ZAMG / SYN, seit ~1950er, ab 1957 (digitalisiert)! Schüepp, “Witterungslagen, Witterungsklimatologie”, seit ~1945 / 1955 ! Fliri, “Wetterlagen in Tirol”, ~1962! Rudel, “Lauscher modifiziert”, seit 1968 (digitalisiert)! Wakonigg, “Witterungsklimatologie der Steiermark”, ~1970 ! Steinacker (Biermair): “Ostalpine Strömungslagenklassifikation“, ab ~1978! Kerschner, “Synoptische Klimatologie der Alpen”, ~1989 ! Seibert, et. al., “Trajektoriencluster”, STARTCLIM! u.v.m. ?



10. März 2009

ZAMG SYN - OP

! Subjektiv, (“ZAMG” in cost733cat)! Beginn ~1950ern! Handschriftliche Aufzeichnungen ab

~1959! Ausbildung und Wissen des

Prognostikers => Methoden Mix! Lauscher! Hess-Brezowski! Steinacker

! Mehr als 80 individuell benannte Klassen

! Zu 43 Klassen zusammengefasst / digitalisiert

! 1957 - 1959 rekonstruiert ! Einzelne Klassen ähnlich ->

„Homogenisierung“?



10. März 2009

Zusätzlich werden bestimmt:

! 6 kalten 6 warmen Luftmassen: ! Höhenschicht (< 850 hPa), Bodenschicht (> 850 hPa) sowie deren

Änderung während des Tages! Advektion ohne Fronten somit auch möglich

! Frontenanalyse:! 11 verschiedener Boden- und Höhenfronten mit Wetter am Boden! Zeitpunkt der Frontpassage über dem Großraum Wien



10. März 2009

! FA Synoptik definiert 2004 Bedarf an automatisierter / objektivierter Methode, diverse Anwendungen: Evaluierung, Warntool, Modellgüte, u.v.m.

! Nach Recherche Implementierung der bereits existierenden DWD WLK(Dittmann, Bissolli)

! Simple Methode, nachvollziehbar

! Integriert grob Eigenschaften der subjektiven Methode:! Strömungsrichtung, Zyklonalität und Feuchteindex! Zwei Höhenschichten ! Jeder Parameter separat abrufbar (Alphanumerischer Output)! Gute Performance in (kleiner) alpiner Domäne

! Eingangsparameter: u700,v700; z, T, rh (925, 850, 700, 500, 300)



10. März 2009

Methode DWD WLK:

! Output: 40 Klassen (z.B.: NW Z A F)

! Erste zwei Buchstaben definieren Strömungssektor: 01=NE, 02=SE, 03=SW, 04=NW, 00=variabel/gradientschwach

! Wahrer Wind 700 hPa (u-, v- Komponente)! Zuordnung 2/3 aller gewichteten Windrichtungen an 10° Sektor! Sektoren innerhalb eines Quadranten (z.B. „SW“ = [190°, 280°])

! 3. + 4. Buchstabe definiert >A<ntizyklonal oder >Z<yklonal auf 925 und 500 hPa

! Gewichtetes Flächenmittel aller Gitterpunkte [gpdm2/km2 * 10.000]

! 5. Buchstabe definiert >T<rocken oder >F<eucht! Gewichtetes Flächenmittel PW (Luftsäule)! Größer oder kleiner als tägliches Flächenmittel (mittlere Jahreskurve)



10. März 2009

Von DWD WLK zu WLKC733 :

! Weniger Eingangsparameter nötig: z925,z500,u700,v700,TWC

! Vereinfachter Wind Algorithmus:einfache Mehrheit der Vektoren

! Quadranten -> Oktanten N - NE - ... - NW / XX

! Haupt- Nebenwindrichtungen

! Frei wählbare Anzahl von Strömungsrichtungen=> variable Klassenanzahl

! Gewichtung des Zentrums der Domäne (subjektiv)


15X 2X1X

D06



! WLKC733 Katalog zeigt:

! YYYY! MM! DD! Zirkulationstyp! Zyklonalität 925 hPa! Zyklonalität 500 hPa! Feuchteindizierung

! beliebig kombinierbar

! immer Vielfaches der Strömungsklassen


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FREQUENCY DISTRIBUTION WLKC09 D06 - ALPINE REGION

0,0

5,0

10,0

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XX N NE E SE S SW W NWCLASSES

%

SPRINGSUMMERAUTUMNWINTERYEAR



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! Häufigkeitsverteilungen zeigen Dominanz von richtungsuneinheitlichen / gradientschwachen sowie westlichen Strömungslagen

! gleicher Trend qualitativ auch in subjektiver ostalpiner SLK:

FREQUENCY DISTRIBUTION SUBJECTIVE / AUTOMATED

0

5

10

15

20

25

30

V XX N NE E SE S SW W NWCLASSES

%

WLK09-YEARSTEINACKER-YEAR

! z. B. Steinacker

! 1978 - 1990

! Zusätzliche Klasse:

variabel,mehr als eine SL / Tag


10. März 2009

Täglich frisch!

! Lauscher seit 1946 – ZAMG Monatsübersicht / Jahrbücher

! Rudel / Lauscher - seit 1968 (digitalisiert Excel, ZAMG Monatsübersicht )

! WLKC733 ab 1990, automatisch hybrid, täglich, ECMWF 1200 UTC Analysefeldern [email protected]

! SYN – OP – seit 1957 (digitalisiert, Excel):! WT! Luftmassen! Frontpassagen! Ab 2200 loc im Nachtdienst






Applikationen

ZAMG – SYN Luftmassen und Fronten Klassifikation

! Anfragen aus Veterinärmedizin, Humanmedizin, Biometeorologie

FORALPS - Verifikation von Vorhersagesystemen gegen [email protected]

! WLKC09 mit ECMWF Analyse Gitterdaten 1200 UTC, 1990 - 2008! Forecaster zeigt im Vergleich zu ECMWF Parameter bei QPF Punktprognosen

höheren Skill im Jahresvergleich! Wetterlagenabhängiger Skill: Schlechte Trefferquote bei Forecaster und Modell

z.B. bei Föhnlagen im Inntal



KLI.EN - Trendanalyse von hydro-meteorologischen [email protected]

! Mögliche Veränderungen von Extremereignissen (Flut, Dürre) unter geänderten Klimabedingungen.

! Trends in hydrometeorologischen Variablen für die nächsten Jahrzehnte (2020-2070) in klimarelevanten Regionen Österreichs, z.B. Stau, pannonische Randzonen

! Trendanalyse mit Hilfe stochastischen Downscaling – Verfahrens:Verknüpfung des raum-zeitlichen Charakters lokaler meteorologischen Beobachtungen (MESOKLIM) mit Großwetterlagen (WLKC733)

! Anwendung auf Gitterdaten aus HadCM3 und ECHAM5 für 2020-2070



META Prognose, MMD – [email protected]

! BIAS Korrektur von DMO Parametern (Punktprognose) unterschiedlicher Modelle z.B. EC, ALADIN, MOS, u.a.

! MAE - basierte Gewichtung und Kombination der Vorhersagen

! Neuberechnung der BIAS Korrektur nur mit ähnlichen CTCs (in Planung)

INTERREG: Lawinen und Wildbachverbauung VBG – ZAMG IBK / [email protected], [email protected]

! ZAMG: DB mit TAWES mit Feuchte und RR Parameter sowie WLKC733

! Ziel: Parameter und Strömungslage prognostisch


10. März 2009

... to be continued.


10. März 2009

Literatursammlung

! Wetterlagen im Alpenraum

! Baur, F., 1947: Musterbeispiele europäischer Großwetterlagen. Dietrich, Wiesbaden.! Fliri, F., 1962: Wetterlagenkunde von Tirol. Tiroler Wirtschaftsstudien 13, 436 pp.! Hess P. and H. Brezowski 1952: Katalog der Gro�wetterlagen Europas. Ber. Dt. Wetterd. in der US-Zone 33, Bad Kissingen, Germany! Lauscher seit 1946 (ZAMG Monatshefte)! Lauscher, F., 1972: 25 Jahre mit täglicher Klassifikation der Wetterlage in den Ostalpenländern. Wetter u. Leben 24.! Lauscher, F., 1985: Klimatologische Synoptik Österreichs mittels der ostalpinen Wetterlagenklassifikation, Arbeiten aus der Zentralanstalt für Meteorologie und

Geodynamik, Publikation Nr. 302, Heft 64! Kerschner, H., 1989: Beiträge zur synoptischen Klimatologie der Alpen zwischen Innsbruck und dem Alpenostrand. Innsbrucker Geographische Studien, 17, 253 pp.! Rudel / Lauscher seit 1968 ([email protected])! Schüepp M. 1957: Klassifikationsschema, Beispiele und Probleme der Alpenwetterstatistik. La Meteorologie, 4, 291-299! Schüepp, M., 1968: Kalender der Wetter- und Witterungslagen von 1955 bis 1967. Veröffentlichungen der Schweizerischen Meteorologischen Zentralanstalt, 11, 43

pp.! Schüepp, M., 1979: Witterungsklimatologie (Klimatologie der Schweiz III). Beihefte zu den Annalen der Schweizerischen Meteorologischen Anstalt 1978, 93 pp.! Stefanicki, G., P. Talkner and R.O. Weber, 1998: Frequency changes of weather types in the Alpine region since 1945. Theoretical and Applied Climatology, 60, 47-

61.! Steinacker: Ostalpine Strömungslagenklassifikation. (http://www.univie.ac.at/img-wien/weatherregime/STROEMUNGSLAGENKLASSIFIKATION.pdf)! Wakonigg, H., 1970: Witterungsklimatologie der Steiermark. Verlag Notring, Wien, 255pp.! ZAMG / SYN seit 1957 (syn@mus1p/daten2/synpc/wlkl/auto/wlkat.txt)

! DWD WLK

! Bissolli, P., 1999: Kommen Westwetterlagen häufiger vor als früher? Klimastatusbericht 1999, 26-30, Deutscher Wetterdienst, Offenbach a.M.! Bissolli, P., Dittmann, E., 2001: The objective weather type classification of the German Weather Service and its possibilities of application to environmental and

meteorological investigations, Meteorologische Zeitschrift, Volume 10, Number 4, 1 July 2001 , pp. 253-260(8) ! Bissolli P. and E. Dittmann 2003: Objektive Wetterlagenklassen. In: Klimastatusbericht 2003. DWD (Hrsg.). Offenbach 2004, Germany (in German)! Dittmann, E., 1995: Objektive Wetterlagenklassifikation, Offenbach am Main, Selbstverlag des Deutschen Wetterdienstes, Berichte des Deutschen Wetterdienstes,

Band 197.

COST 733

! Beck C. and A. Philipp (2009): Evaluation and comparison of circulation type classifications for the European domain. Physics and Chemistry of the Earth, submitted! Huth R., et.al., 2008: Classification of Atmospheric Circulation Patters - Recent Advances and Applications. Ann. of the New York Acad. of Sci., 1146, 105-152! Huth R. 2009: Synoptic-climatological applicability of circulation classifications from the COST733 collection: First results. Phys. and Chem. of the Earth, submitted! Philipp A., et. Al., 2009: COST733CAT - a database of weather and circulation type classifications. Physics and Chemistry of the Earth, submitted! Philipp A. and C. Beck (2009): Similarity and variety of weather and circulation type classifications for the European domain. Physics and Chemistry of the Earth,

submitted.

Anhang i


10. März 2009Anhang ii

COST 733 - selektierte Klassifikationsmethoden:17 automated methods01.) CKMEANS k-means (most different days as seeds) Enke et al.02.) EZ850/ESLP leader algorithm Erpicum et al.03.) GWT objectified Gross-Weather-Types Beck04.) KH leader algorithm using Kirchhofer score Kirchhofer05.) LITADVE, LITTC threshold based advection Litinski06.) LUND leader algorithm & reassignment Lund07.) LWT2 objectivized Lamb Weather Types James (Jenkison/Collison) 08.) NNW Neural Network (SOMaps) 2000 epochs Michaelides et al.09.) P27 PCA based Kruzinga10.) PCACA k-means CA of PC-scores (hier. CA seeds) Rassilla Alvarez11.) PCAXTR using extreme s-mode PC-scores Esteban12.) PCAXTRKM k-means (using PCAXTR seeds) Esteban13.) PETISCO k-means (using precipitation relevant seeds) Petisco14.) SANDRA Simul. Anneailing & Diversif. Randomisation CA Philipp15.) SANDRAS SANDRA cluster analysis 3-day sequences Philipp16.) TPCA obliquely rotated t-mode PCA loadings Huth17.) WLK DWD WetterLagenKlassifikation (incl. T, rh) Dittmann et al.

+ 8 subjective/non-scalable classifications for comparison01.) HBGWL, HBGWT subjective Hess/Brezowsky GrosswetterLagen/Typen Gerstengarbe02.) OGWL, OGWLSLP objectivized HBGWL James03.) PECZELY subjective hungarian04.) PERRET subjective swiss05.) SCHUEEPP partly subjective swiss06.) ZAMG non-scalable Austrian


10. März 2009Anhang iii

Wetterlagen ZAMG / SYN-OP

Lage Bezeichnung Auswirkung im Ostalpenraum

Anzahl

N / NE / E / SE / S / SW / W / NW

Strömungsrichtungen Zyklonal / Antizyklonal

16

HM Hoch, Mitteleuropa 1 HE Hoch im Osten Z / A 2 HB Hoch, Britische Inseln Z / A 2 HN Hoch, Nordmeer Z / A 2 HF Hoch über Fennoskandien Z / A 2 HBM Hochdruckbrücke, Mitteleuropa (Achse) 1 HNF Hoch, Nordmeer und Fennoskandien Z / A 2 h Zwischenhoch 1 HR Hochdruckrandlage 1 f Flache Druckverteilung, gradientschwach Z / A 2 TM Tief, Mitteleuropa 1 TIW Tief im Westen 1 TWM Tief, westliches Mittelmeer TS Tief im Süden 1 TB Tief Britische Inseln Z / A 2 TRM Trog, Mitteleuropa 1 TRW Trog, Westeuropa Z / A 2 HT Höhentief 1 UGL Übergangslagen, in Österreich zunehmend Z / A 2 ===== 43

Luftmassen ZAMG / SYN-OP Kalte Luftmassen

Luftmasse (ZAMG) Bezeichnung Ursprung Eigenschaften

cPA (caK) Nordsibirische Polarluft

Nordsibirien (aus NE über Rußland)

Extrem kalt und trocken

mPA (maK) Arktische Polarluft Arktis (Aus N über Nordmeer) Sehr kalt und feucht

cP (cGAK) Russische Polarluft Osteuropa (aus NE bis E über östliches Mitteleuropa)

Kalt, trocken

mP (mGAK) Grönländische Polarluft

Arktis (aus N, NW über Grönlandmeer)

Mäßig kalt oder kühl, feucht

cPT (cGAW) Gealterte, rückkehrende Polarluft

Arktis (aus E, SE über SE – Europa) Mäßig kalt, trocken

mPT (mGAW) Erwärmte Polarluft Arktis (aus NW über N – Europa) Kühl und feucht Warme Luftmassen

Luftmasse (ZAMG) Bezeichnung Ursprung Eigenschaften

cTP (cGTK) Festlandluft (normale) Mitteleuropa, SE – Europa Trocken, im Sommer warm, im Winter mäßig kalt

mTP (mGTK) Meeresluft Nordatlantik (aus NW über die Britischen Inseln)

Feucht, mild, oder nur mäßig warm

cT (cGTW) Kontinentale Tropikluft

Naher Osten (aus SE über Balkanhalbinsel)

Sehr warm, heiß, trocken

mT (mGTW) Atlantische Tropikluft Azorenhoch (aus SW über iberische Halbinsel)

Feucht, warm

cTS (cTW) Afrikanische Tropikluft

Sahara (aus SE über Balkan) Trocken, heiß

mTS (mTW) Mittelmeertropikluft N – Afrika (aus S, SW über Mittelmeer)

Schwül, heiß, dunstig

Luftmassen in 2 Schichten: Hohe Schicht (< 850 hPa) / Tiefe Schicht (> 850 hPa)

Fronten ZAMG / SYN-OP Entscheidungsbaum für Frontpassagen über dem Großraum Wien:

1. Ja / Nein 2. Art der Frontalzone mit signifikantem Wetter am Boden 3. Zeitpunkt

Bodenfronten: K / W / OCCL Höhenfronten: K / W / OCCL Höhentrog Konvergenzlinie RTK mit Regen oder Gewitter Barokliner Rand Maskierte Kaltfront Komma

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Wetterlagenklassifikationen an der ZAMG – von den … DB mit TAWES mit Feuchte und RR Parameter sowie WLKC733! Ziel: Parameter und Strömungslage prognostisch Thomas Krennert KS