title: Eignung räumlicher Verifikationsmethoden für die Verifikation verschiedener meteorologischer Parameter einer WRF Ensemblevorherage mit den Analysedaten des VERA Systems in den Wintermonaten 2016/17
Creators: name: Svacina, Judith
Publisher: name: :none
Year: 2020

description: Um die Prognosen eines Wettervorhersagemodell zu verbessern, muss dieses überprüft und gegebenfalls angepasst werden. Ein wichtiger Schritt ist die Verifikation des Modells. Durch die feine Auflösung moderner Vorhersagemodelle erhöht sich die räumliche Variablität der Prognose. Durch kleine räumliche Veränderungen wird das Modell bei traditionellen Verifikationsmethoden auf einem Gitterpunkt häufig bestraft (double penalty). Um die tatsächliche Qualität der Modelle zu testen, werden räumliche Verifkationsmethoden angewendet, die die Umgebung bzw. die gesamte Domäne mitberücksichtigen. Der zentrale Aspekt dieser Arbeit ist die Überprüfung der Eignung räumlicher Verifikationsmethoden (Upscaling, Fractions Skill Score, Structure-Amplitude-Location (SAL) und Displacement and Amplitude Score (DAS)) bei der Betrachtung kontinuierlicher meteorologischer Variablen. Das wird mit statistischen Kenngrößen, wie der Häufigkeitsverteilung oder dem Bias bestimmt. Es hat sich gezeigt, dass die Windgeschwindigkeit mit den Neighborhood Methoden (Upscaling, Fractions Skill Score) verifziert werden kann. Das liegt daran, dass die Windgeschwindigkeit ähnliche Eigenschaften wie der Niederschlag besitzt. Das ist vorteilhaft, da viele räumliche Verifikationsmethoden für Niederschlagsereignisse entwickelt wurden. Ein entscheidender Punkt bei der räumlichen Verifikation (speziell für SAL, DAS) ist die Definition von Objekten. Die Objekte lassen sich so wählen, dass sie Tiefdruckgebiete, Fronten oder Gebiete höherer Windgeschwindigkeit, darstellen. Vor allem in kleinen Domänen ist es wichtig, dass die Vorhersage- und Analyseobjekte nicht zu groß werden. Je kleiner der Ausschnitt der Domäne und je größer das Objekt ist, desto schwieriger ist es, die tatsächliche Qualität des Vorhersagemodells zu beschreiben. Im Extremfall, wenn das Objekt die gesamte Domäne bedeckt, ergibt sich bei der Anwendung von SAL eine Mittelung oder ein sehr kleiner Amplitudenfehler (DAS).
description: In order to improve a numerical weather prediction model (NWP), it may be necessary to adjust it. One possibility is verification of the forecast. The fine resolution of NWP models increases the spatial variability of the forecast. However, the model is often penalized (double penalty) in traditional verification methods. In order to test the actual quality of the models, spatial verification methods are applied. This thesis checks how suitable the spatial verification methods like Upscaling, Fractions Skill Score, Structure Amplitude-Location (SAL) and Displacement and Amplitude Score (DAS) are when continuous meteorological variables are considered. This is determined with statistical parameters such as frequency distribution or bias. It is shown that the wind speed can be verified with the Neighborhood Methods (Upscaling, Fractions Skill Score), because the wind speed has similar properties as precipitation. This is important because many spatial verification methods have been developed for precipitation events. A key point in spatial verification (especially for SAL, DAS) is the definition of objects. The objects can be selected to represent low pressure areas, fronts or areas of higher wind speed. Especially in small domains it is important that the prediction and analysis objects do not become too large. The smaller the section of the domain and the larger the object, the more difficult it is to describe the actual quality of the prediction model. In extreme cases, if the object covers the entire domain, the application of SAL results in an average or very small amplitude error (DAS).