Objective identification and climatology of mesoscale high-wind features within extratropical cyclones
Creators: name: Eisenstein, Lea Andrea
Publisher: name: Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Year: 2023

description: Starke Winde, die mit außertropischen Zyklonen einhergehen, sind eine der gefährlichsten Naturgefahren in Europa. Diese starken Winde sind meist mit fünf mesoskaligen dynamischen Bereiche verbunden: dem Warm Jet (WJ), dem Cold Jet (CJ), der kaltfrontalen Konvektion (CFC), starke Winde im Kaltsektor (CS) und, zumindest bei einigen Stürmen, der Sting Jet (SJ). Der Zeitpunkt des Auftretens im Lebenszyklus der Zyklone, die Lage relativ zum Tiefdruckkern und einige weitere Merkmale unterscheiden sich zwischen diesen Regionen und daher wahrscheinlich auch die damit verbundenen Vorhersagefehler. Hier stellen wir RAMEFI (RAndom-forest-based Mesoscale wind Feature Identification) vor, einen neuartigen objektiven Identifizierungsansatz für diese Starkwindbereiche unter Verwendung eines probabilistischen Random Forests (RF), der auf den wichtigsten Merkmalen jedes Bereichs in der bodennahen Wind-, Niederschlags-, Druck- und Temperaturentwicklung basiert. Eine Stärke von RAMEFI ist, dass es flexibel und unabhängig von lokalen Effekten und horizontalen Gradienten funktioniert. Daher kann es auf unregelmäßig verteilte Bodenbeobachtungen und auf gegitterte Analysen und Vorhersagen mit unterschiedlicher Auflösung in konsistenter Weise angewendet werden. Als Referenz für den RF identifizieren wir subjektiv die Starkwindbereiche in 12 Winterstürmen zwischen 2015 und 2020 in stündlichen Bodenbeobachtungen über Europa mit Hilfe eines interaktiven Datenanalyse- und Visualisierungstools. Der RF wird dann auf dieser Klassifizierung trainiert, der physikalisch konsistente Beziehungen lernt. Von dem RF erhalten wir Wahrscheinlichkeiten für das Auftreten jedes Starkwindbereichs an den einzelnen Stationen, die mit Hilfe von Kriging in räumlich nahtlose Informationen interpoliert werden können. Da jedoch nur bodennahe Beobachtungen verwendet werden, werden der SJ und CJ in RAMEFI zusammen betrachtet. Die Ergebnisse zeigen eine zuverlässige Identifizierung für alle Bereiche, insbesondere für den WJ und CFC, während sich die Unterscheidung von CJ und CS manchmal schwierig gestalten kann, da die Merkmale ziemlich ähnliche meteorologische Eigenschaften haben. Die neue Software RAMEFI wird der Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt, damit sie von der atmosphärischen Gemeinschaft unkompliziert genutzt werden kann. Anschließend wird RAMEFI für eine Klimatologie über 19 Wintersaisons (Oktober-März, 2000-2019) auf der Grundlage vom deutschen COSMO-Model (Consortioum for Small-scale Modelling) über West- und Mitteleuropa verwendet. Dies ermöglicht die erste langfristige objektive statistische Analyse der Windbereiche, ihrer Häufigkeit des Auftretens, der geografischen Verteilung und der Eigenschaften in Wind- und Feuchteparametern. Der CS ist bei den meisten Winterstürmen vorherrschend, während CFC die am wenigsten häufige Ursache für Starkwinde ist. CFC ist jedoch tendenziell die Ursache für die stärksten Böen nach dem CJ und hat den höchsten Böenfaktor, wahrscheinlich aufgrund des konvektiven Impulstransports. Der WJ erzeugt im Durchschnitt die schwächsten Winde, betrifft aber ein größeres Gebiet als der CJ. Mitteleuropa ist stärker von den WJ- und CFC-Winden betroffen, während der CJ weiter nördlich über der Nord- und Ostsee und ihrer ländlichen Umgebung auftritt. System-relative Komposita zeigen, dass WJ und CFC tendenziell früher im Lebenszyklus einer Zyklone auftreten als CJ und CS. Konsistent dazu ist CS die häufigste Ursache für Starkwinde über Osteuropa, wo Zyklonen dazu neigen, zu okkludieren und sich aufzulösen. Der WJ tritt meist im südöstlichen Quadranten einer Zyklone auf und grenzt im Westen an schmale CFC. Allerdings variiert die Lage von CFC relativ zum Tiefdruckkern von Fall zu Fall stark. Der CS tritt im südwestlichen Quadranten auf, während der CJ näher am Tiefdruckkern auftritt. Diese objektive Klimatologie bestätigt weitgehend frühere, eher subjektive Untersuchungen, stellt diese aber in einen klimatologischen Kontext und ermöglicht eine detailliertere Analyse der Eigenschaften der Windbereiche. Obwohl die bodennahen Eigenschaften von CJ und SJ ähnlich sind, sodass die Bereiche in RAMEFI kombiniert werden, sind die Ursprünge unterschiedlich. Während der SJ ein absinkender Luftstrom aus dem Wolkenkopf ist, bleibt der CJ in niedrigen Höhenniveaus. Mit dem Absinken transportiert der SJ hohen Impuls in die bodennahe Grenzschicht und verursacht damit oft höhere Winde und Böen und sollte daher separat identifiziert werden. Hier werden zwei veröffentlichte Methoden zur Identifizierung von SJ(-Potential) - eine thermodynamische und eine kinematische - an SJ- und Nicht-SJ-Fällen getestet, wobei das deutsche ICON-Modell (ICOsahedral Nonhydrostatic) zur Simulation der Stürme verwendet und mit Trajektorien verglichen wird, welche die etablierteste und rechenaufwendigste SJ-Detektionssmethode ist. Die Ergebnisse deuten auf hohe Fehlerquoten hin, sodass eine Kombination aus Teilen der zwei Ansätze und RAMEFI zu einer neuen Methode entwickelt wird. Auf der Grundlage eines einfachen Ansatzes zur Erkennung eines dreidimensionalen Starkwindgebiets zeigt die Methode erste vielversprechende Ergebnisse, und es wird eine Strategie zur weiteren Entwicklung und Erhöhung der Robustheit diskutiert, sodass sie bei verschiedenen Modellen und Auflösungen angewendet werden kann. Diese Arbeit liefert neue Erkenntnisse über die Eigenschaften von mesoskaligen Starkwindgebieten in außertropischen Zyklonen und legt den Grundstein für ein breites Spektrum von Anwendungen, wie z.B. eine regime-abhängige Vorhersagefehleranalyse, Forschung der Auswirkungen und Studien zum Klimawandel.