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| - | ====== Oktober 2015 am Meteorologischen Institut====== | + | ====== Dezember 2015 am Meteorologischen Institut====== |
| - | **Auswirkung interaktiver 3D Strahlung auf die Entwicklung von Wolken** | + | **Vorhersageverbesserung durch neue Flugzeugdaten** |
| - | {{:newsarchiv:clouds_radiation.gif?nolink&600|}} | + | {{:amdar_vs_modes.jpg?nolink&600|}} |
| - | Die Wolkenentwicklung wird nicht nur durch die Feuchte oder Stabilität der Atmosphäre beeinflusst, sondern auch durch Absorption und Emission von Strahlung. Zwei Methoden zur Berechnung realistischer 3D Erwärmungs- und Abkühlungsraten wurden am MIM entwickelt. Die „Neighboring Column Approximation“ (NCA) für thermische (Klinger and Mayer, 2015) und der Tenstream-Solver (Jakub and Mayer, 2015) für solare und thermische Strahlung sind effizient genug, um erstmals in Wolkenmodell-Simulationen genutzt zu werden. | + | Die Güte von Wettervorhersagen hängt zu großen Teilen von der Qualität und der Anzahl der Messdaten ab, mit denen Wind, Temperatur und Feuchte beobachtet werden. Bisher sind nur ausgesuchte Verkehrsflugzeuge mit dem AMDAR-System ausgerüstet (http://www.wmo.int/pages/prog/www/GOS/ABO/AMDAR/). Deren Beobachtungen werden in die Wettermodelle eingespeist, um den aktuellen Atmosphärenzustand zu bestimmen. |
| - | Solche Simulationen für ein Cumulus-Wolkenfeld sind dargestellt. Die Flüssigwasser-Verteilung mit und ohne den Einfluss interaktiver 3D thermischer Strahlung (NCA) zu einem identischen Simulations-Zeitpunkt zeigt, dass hier höherreichende und organisiertere Strukturen der Bewölkung entstehen, wenn die Wechselwirkung mit realistischer Strahlung berücksichtigt wird. | + | Das neue Beobachtungsprodukt Mode-S EHS (http://mode-s.knmi.nl/) nutzt zusätzlich die Daten der Flugsicherung, um Beobachtungen von Wind und Temperatur von sämtlichen Verkehrsflugzeugen u.A. über Deutschland abzuleiten. |
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| + | Die im Vergleich zu AMDAR zehnmal höhere Datendichte von Mode-S EHS wurde im experimentellen Vorhersagesystem COSMO-KENDA assimiliert. Dies geschah im Rahmen der Kooperation des MIMs mit dem Deutschen Wetterdienst (Hans-Ertel-Zentrum für Datenassimilation). Der Vorhersagefehler für Höhenwinde und Temperaturen konnte dabei um bis zu 10% verringert werden (Lange & Janjic 2015). | ||