Subseasonal tropical cyclone activity over the North Atlantic: A systematic comparison of different forecast approaches
Creators: name: Maier-Gerber, Michael
Publisher: name: Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Year: 2023
Subjects: North Atlantic Ocean
Tropical cyclones
Forecast verification/skill
Numerical weather prediction/forecasting
Statistical forecasting
Probability forecasts/models/distribution

description: Die zerstörerischen Winde, sintflutartigen Regenfälle und Sturmfluten, die mit tropischen Wirbelstürmen (TCs) einhergehen, fordern häufig zahlreiche Todesopfer und verursachen großflächige und kostenintensive Schäden. Die Planung von Evakuierungen und Vorsichtsmaßnahmen erfordert genaue Vorhersagen der TC-Aktivität mit einer möglichst großen Vorlaufzeit. Vergangene Bemühungen haben zumeist darauf abgezielt entweder einzelne TCs mit einer Vorlaufzeit von mehreren Tagen oder die Aktivität einer ganzen Saison vorherzusagen. Diese Trennung ist in erster Linie auf die subsaisonale Vorhersagbarkeitslücke (mehr als 2 Wochen aber weniger als 3 Monate) zurückzuführen, und spiegelt sich auch in der Tatsache wider, dass für jeden der beiden Vorhersagebereiche vorwiegend unterschiedliche Modellierungsansätze zur Anwendung kommen. Mittelfristige Vorhersagen (bis zu 2 Wochen) basieren in hohem Maße auf numerischen Wettervorhersagemodellen (NWP-Modell; auch als 'dynamisches Modell' bezeichnet), während statistische Modelle in der Regel für saisonale Vorhersagen (3-6 Monate) trainiert werden. Während frühere Forschung zur sub-saisonalen TC-Aktivität sich überweigend entweder auf die Validierung von NWP-Modellen oder auf die Entwicklung statistischer Modelle, trainiert auf vergangenen Daten, konzentriert hat, kombiniert die vorliegende Arbeit beide Ansätze zu einem statistisch-dynamischen (oder hybriden) Modell für probabilistische Vorhersagen im nordatlantischen Ozean. Diese Dissertation zielt darauf ab, NWP-basierte Prädiktoren, die für die Vorhersage subsaisonaler TC-Aktivität relevant sind, zu identifizieren und zu bewerten, ein statistisch-dynamisches Vorhersagemodell zu entwickeln und zu validieren und dessen Vorhersageleistung systematisch mit einer Vielzahl von unterschiedlichen Vorhersageansätzen zu vergleichen. Obwohl es modernen NWP-Modellen nachweislich an der Fähigkeit zur Vorhersage subsaisonaler, wöchentlicher TC-Aktivität mangelt, könnten sie in der Lage sein die Umgebungsbedingungen ausreichend gut vorherzusagen, um daraus Prädiktoren für ein statistisches Modell zu erzeugen. Daher wird auf Grundlage einer Literaturrecherche und physikalischen Überlegungen ein umfangreicher Satz and Prädiktoren generiert, welcher Prädiktorgruppen umfasst, die klimatologische und saisonale Informationen, ozeanische und tropische Bedingungen, tropische Wellenmoden sowie außertropische Einflüsse repräsentieren. Die Annahme, dass diese Prädiktoren für subsaisonale Vorlaufzeiten nutzbare Vorhersagefähigkeiten aufweisen, wird als zutreffend erachtet, da für jeden Prädiktor der Vorhersagewoche vier signifikante Korrelationen mit dem Auftreten von TCs zwischen 0.1 und 0.5 zu finden sind. Ein statistisch-dynamisches (oder Hybrid-) Modell wird für die Vorhersage der Auftretenswahrscheinlichkeit von TCs sowie für die Accumulated Cyclone Energy (ACE) mit Vorlaufzeiten bis zur Woche fünf entwickelt, wobei eine logistische Regression bzw. ein zweiteiliges Modell verwendet wird. Um Unterschiede zwischen den Teilregionen vergleichen zu können, werden separate Modelle für den Golf von Mexiko bzw. die zentrale Main Development Region (MDR) trainiert und validiert. Für jede Vorhersagewoche und Teilregion wählt ein automatisiertes Verfahren lediglich die relevanten Prädiktoren aus dem Prädiktorenpool aus, bevor die statistische Modellkomponente im Vorhersagemodus auf jeden einzelnen Gitterpunkt separat angewendet wird. Obwohl eine Regularisierung vorgenommen wird, um eine Über- oder Unteranpassung des Modells zu verhindern, werden dennoch die meisten Prädiktoren während dieses Verfahrens ausgewählt, was deren Nützlichkeit für den hybriden Ansatz belegt. Eine Vielfalt an originären und weiterverbesserten Modellen, darunter klimatologische Modelle, rein dynamische Modelle und rein statistische Modelle, bieten eine umfassende Auswahl an Benchmarks. Neben dem Zweck, einen starken und somit fairen Wettbewerb während der Modellvalidierung zu ermöglichen, erlaubt dies auch die Bewertung der Vorhersageleistung einer Hierarchie an Modellierungsansätzen. Diese Vielfalt an Modellen wird systematisch für Vorhersagen in den Teilregionen Golf von Mexiko bzw. zentrale MDR über den Zeitraum 1979–2018 kreuzvalidiert. Die Verifikation der probabilistischen Vorhersagen kombiniert etablierte Methoden mit neu entwickelten Techniken, um die Kalibrierung der Modelle und ihre potenzielle und tatsächliche Vorhersagefähigkeit auszuwerten, sowie die langfristig zu erwartenden Kosten für einen Nutzer abzuschätzen, der auf Grundlage des jeweiligen Modelles Maßnahmen ergreifen würde. Es zeigt sich, dass die klimatologischen und NWP-basierten Modelle beide Zielvariablen systematisch unterschätzen, was im letzteren Fall an Modelltyp durch statistisches Postprocessing korrigiert werden kann. Im Gegensatz dazu liefern die rein statistischen und die statistisch-dynamischen Modelle insgesamt gut kalibrierte Vorhersagen. Die NWP-Modelle schneiden in der ersten Woche am besten ab, verlieren aber innerhalb der ersten zwei Wochen schnell ihre Vorhersagefähigkeit, da die chaotische Natur der Atmosphäre die in den Anfangsbedingungen enthaltenen wertvollen Informationen unscharf werden lässt. Selbst im Falle einer Rekalibrierung werden die NWP-Modelle von den klimatologischen Modellen für subsaisonale Vorlaufzeiten übertroffen. Saisonale Schwankungen, die sich in einem klimatologischen Modell widerspiegeln, sind besonders in der zentralen MDR nützlich, die einem ausgeprägteren saisonalen Zyklus unterliegt. Im Gegensatz dazu scheint sich eine Optimierung, wie viele Informationen von benachbarten Tagen im Jahr verwendet werden, um eine probabilistische klimatologische Verteilung zu erstellen, im Golf von Mexiko am meisten auszuzahlen, da mehr Instanzen erforderlich sind, um eine robuste Verteilung zu erhalten. Die rein statistischen Modelle erhöhen die Vorhersagefähigkeit gegenüber den klimatologischen Modellen nur geringfügig, was darauf hindeutet, dass Informationen aus der Vergangenheit nicht viel an nutzbarer Vorhersagefähigkeit enthalten. Der statistisch-dynamische Ansatz erzielt erhebliche Verbesserungen bei der Vorhersage des Auftretens von TCs bis zur Woche fünf für beide Teilregionen. Der überwiegende Teil der zusätzlichen subsaisonalen Fähigkeit des Hybridmodells im Vergleich zum klimatologischen Modell kann den tropischen Bedingungen im Golf von Mexiko bzw. den ozeanischen Bedinungen in der zentralen MDR zugeschrieben werden. Die Vorhersageverbesserungen für die Verteilung von ACE sind qualitativ ähnlich, verschwinden aber nach der dritten Woche im Golf von Mexiko. Das Training des ACE-Modells unter Zurückhaltung des klimatologischen Basisprädiktors zeigt, dass der Auftretensfaktor von wesentlich größerer Bedeutung ist als der Intensitätsfaktor. Die Anwendung eines Kosten-Verlust-Entscheidungsmodells auf die Vorhersagen des Auftretens von TCs deutet weitgehend darauf hin, dass, zur Senkung der wirtschaftlichen Gesamtkosten, die wertvollsten Informationen das NWP-Modell für den mittelfristigen und das statistisch-dynamische Modell für den subsaisonalen Bereich liefert.