title: Bestimmung von Flächenniederschlägen über Zentral- und Nordeuropa aus Wetterradardaten
Creators: name: Brugger, Katharina
Publisher: name: :none
Year: 2004

description: Zur Verbesserung von numerischen Wettervorhersagemodellen wurde das Demonstrationsprojekt ELDAS (Development of an European Land Data Assimilation Systems to predict floods and droughts) gestartet. Dieses sieht vor, dass die Bodenfeuchte in den Assimilationszyklus eingeht, mit der Absicht die Niederschlagsvorhersage zu verbessern. Ziel dieser Arbeit ist es, Radardaten zur quantitativen Bestimmung der Bodenfeuchte bereitzustellen. Dazu werden die beiden europäischen Radarnetzwerke BALTRAD (Baltic Weather Radar Network) und CERAD (Central European Weather Radar Network) verwendet. Die Radardaten werden für die Periode Oktober 1999 bis Dezember 2000 auf 3-stündige Werte akkumuliert. Besonders berücksichtigt werden die radarspezifischen Fehler, wie Bodenechos, inhomogene Kalibrierung und Fehlwerte. Die in den Radardaten enthaltenen Artefakte werden mit einem entwickelten teilautomatischen Algorithmus, der auf der Methode der multitemporalen objektiv vergleichenden Bildverarbeitung basiert, reduziert. Zusätzlich wurden die Daten einer visuellen Kontrolle unterzogen. Ein Problem stellt die Unvollständigkeit der Daten dar. So fehlen beim CERAD rund 14 % der Daten, beim BALTRAD lediglich 0.16 %. Das Ergebnis dieser Arbeit sind 3-stündige Niederschlagsfelder auf dem 0.2 ELDAS-Gitter, die im ECWMF Mars Archive archiviert werden. Die Qualität der Radardatenbearbeitung wird durch Verifikationsmaßzahlen für das Jahr 2000 angegeben. Im CERAD-Gebiet wurde ein mittlerer Niederschlag von 2.48 mm/Tag (Analysefehler 0.15 mm/Tag) gemessen. Während das unkorrigierte CERAD diesen Wert um 0.22 mm/Tag überschätzt, beträgt der mittlere Wert nach der Korrektur 2.19 mm/Tag. Jedoch kommt es zu einer Abnahme des RMS-Fehlers um rund 23 % (RMSE: uncorr. = 7.92 mm/Tag, corr. = 6.10 mm/Tag). Die Zunahme der Rang-Korrelationskoeffizient und des True Skill Score verdeutlicht die höhere Genauigkeit des korrigierten Niederschlags (R: uncorr. = 0.62, corr. = 0.63; TSS: uncorr. = 0.47, corr. = 0.50). In Einzelfällen ist der Genauigkeitsgewinn bedeutend höher. Beim BALTRAD wird der tatsächliche Niederschlag 2.40 mm/Tag um 1.64 mm/Tag unterschätzt. Der RMS-Fehler hingegen ist bedeutend niedriger als der beim CERAD (RMSE = 4.17 mm/Tag).
description: To improve Numeric Weather Prediction models the EU-funded project ELDAS (Development of an European Land Data Assimilation Systems to predict floods and droughts) was launched. According to ELDAS the soil moisture enters the assimilation cycle with the purpose to improve the precipitation forecast. Aim of this work is to provide radar data for the quantitative determination of the soil moisture. For this purpose the two European radar networks BALTRAD (Baltic Weather Radar Network) and CERAD (Central European Weather Radar Network) are combined. 3-hourly values of the radar data have been accumulated for the period October 1999 to December 2000. Radar specific short coming like ground clutter, inhomogeneous calibration and other errors have been considered. Radar data, which contain artefacts, are reduced with a developed semi-automatic algorithm, that is a method based on multitemporal objective image processing. Additionally, these data are checked by a visual control. The incompleteness of the data is one of the most common failures. While in CERAD approximately 14 % of the data are missing, about 0.16 % are missing in BALTRAD. The result of this work are 3-hourly precipitation fields on the 0.2 ELDAS grid, which are stored in the ECWMF Mars Archive. The quality of radar data processing is given by objective measures, developed for verification of weather forecast models, for the year 2000. In the CERAD domain a mean precipitation of 2.48 mm/day (analysis error 0.15 mm/day) was measured. Whereas the uncorrected CERAD overestimates this value about 0.22 mm/day, mounts the mean value after the correction 2.19 mm/day. Although the RMS error decreases about 23 % (RMSE: uncorr. = 7.92 mm/day, corr. = 6.10 mm/day). The increase of the Rank-order correlation coefficient and the True Skill Score clari es the higher accuracy of the corrected precipitation (R: uncorr. = 0.62, corr. = 0.63; TSS: uncorr. = 0.47, corr. = 0.50). With relation to individual cases the accuracy gain is significant higher. According to the BALTRAD the real precipitation of 2.40 mm/day is underestimated about 1.64 mm/day. Whereas the RMS error is significant lower than those for CERDAS (RMSE = 4.17 mm/day).