Einfluss atmosphärischer Umgebungsbedingungen auf den Lebenszyklus konvektiver Zellen in der Echtzeit-Vorhersage
Creators: name: Wilhelm, Jannik
Publisher: name: Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Year: 2021
Subjects: Konvektion
Lebenszyklus
Nowcasting
Wettervorhersage
Vorhersage
Umgebungsbedingungen
Echtzeit
Atmosphäre
Gewitter
Unwetter
Statistik
Random Forest
Machine Learning
Lebensdauer
Regression
Ensemble
Thermodynamik
Dynamik
Troposphäre
Klima
Wetter
Meteorologie
convection
life cycle
nowcasting
weather forecast
prediction
environmental conditions
real-time
atmosphere
thunderstorms
severe weather
severe convective storms
statistics
random forest
machine learning
lifetime
regression
ensemble
thermodynamics
dynamics
troposphere
climate
weather
meteorology

description: Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der Analyse der Lebenszyklen konvektiver Zellen im Zusammenhang mit den vorherrschenden Umgebungsbedingungen in Deutschland. Darüber hinaus werden verschiedene statistische Vorhersagemodelle zur Abschätzung der Lebensdauer und der Größe konvektiver Zellen entwickelt und untersucht. Das Ziel dabei ist es herauszufinden, welche Methode für eine Verbesserung von Verfahren zur Echtzeit-Vorhersage (Nowcasting) am besten geeignet ist. Die Grundlage für diese Untersuchungen bilden Daten des radarbasierten Zellverfolgungsalgorithmus KONRAD, anhand derer zusammenhängende Lebenszyklen von isolierter Konvektion (Einzel- und Superzellen) für die Sommerhalbjahre 2011-2016 erstellt werden. Zusätzlich wird eine Vielzahl konvektionsrelevanter Umgebungsvariablen unter Verwendung von hochaufgelösten Assimilationsanalysen des numerischen Wettervorhersagemodells COSMO-EU berechnet und mit den Lebenszyklen zusammengeführt. Auf Basis dieses kombinierten Datensatzes werden statistische Zusammenhänge zwischen verschiedenen Zellattributen und Umgebungsvariablen untersucht. Wie die Analysen zeigen, sind insbesondere Maße der vertikalen Windscherung aufgrund ihres Einflusses auf die Organisationsform der Konvektion geeignet, zwischen Zellen mit kurzer und langer Lebensdauer zu unterscheiden. Eine erhöhte thermische Instabilität der Atmosphäre geht mit einem schnelleren anfänglichen Wachstum der Zellen einher, welches wiederum eine größere horizontale Zellausdehnung (Zellfläche) während des Lebenszyklus und damit indirekt eine längere Lebensdauer begünstigt. Drei unterschiedliche multivariate Methoden (logistische Regression, Random Forest, nicht-linearer Polynomansatz) werden als Modelle für die Abschätzung der Lebensdauer und der maximalen Zellfläche der konvektiven Zellen mit Hilfe eines Ensembleansatzes untersucht. Die Vorhersagegüte der Modelle wird evaluiert und die Bedeutung der anfänglichen Zellentwicklung und der Umgebungsvariablen analysiert. Dabei werden Potentiale und Grenzen der Methoden aufgezeigt, die verdeutlichen, dass die Wahl eines geeigneten Verfahrens von der genauen Fragestellung bzw. Anforderung des Nowcastings abhängt. Die Untersuchungen legen dar, dass sich die maximale Zellfläche der konvektiven Zellen insgesamt besser abschätzen lässt als ihre Lebensdauer. Umgebungsvariablen, die den dynamischen und thermodynamischen Zustand der Atmosphäre charakterisieren, sind insbesondere zu Beginn der Zellentwicklung für die Abschätzung der zukünftig zu erwartenden Entwicklung der Zellen bedeutsam, während mit zunehmendem Zellalter die vergangene Zellhistorie immer wichtiger wird.