Turbulenz oder Wolkenmikrophysik: Welcher Prozess dominiert das Fehlerwachstum?

In einer vor kurzem erschienenen Veröffentlichung haben wir die relative Bedeutung von zwei unterschiedlichen stochastischen Schemata für das Wachstum von Störungen auf konvektiven Skalen während verschiedener Wettersituationen untersucht. Bei den beiden Parametrisierungen handelt es sich (i) um das stochastische Störungsschema PSP, das in erster Linie auf die Turbulenz in der planetaren Grenzschicht wirkt, und (ii) ein stochastisches Parameterstörungsschema der Wolkenmikrophysik. Die stochastischen Parametrisierungen haben in Kurzfristvorhersagen (t < 12h) unterschiedliche Auswirkungen, wohingegen sie bei längeren Vorhersagezeiten trotz ihrer unterschiedlichen theoretischen Grundlagen überlappende Effekte zeigen.

In der Abbildung ist zu sehen, dass die Störungen des PSP Schemas (farbig) insbesondere in den Regionen mit zunehmender Vorhersagezeit anwachsen, in denen es regnet (blaue Linien).
Da die Störungen insbesondere in Regionen anwachsen, in denen die atmosphärische Strömung feucht instabil ist, und beide Unsicherheitsquellen zu unterschiedlichen Zeiten in unterschiedlichen Regionen wirken, führen sie nicht zu einem proportionalen Fehlerwachstum. Dieses Ergebnis verdeutlicht den bemerkenswerten Erfolg stochastischer Ad-hoc-Störungsmethoden, da das Wachstum der Störungen in erster Linie durch die zugrunde liegende Strömung und nicht durch die Details der stochastischen Verfahren bestimmt wird. Die aus dieser Studie gewonnenen Erkenntnisse sind für die weitere Entwicklung von Wettervorhersage-Ensemblesystemen von großer Bedeutung.

Chen, I., J. Berner, C. Keil, G. Thompson, Y.-H. Kuo, G. Craig (2025): To which degree do the details of stochastic perturbation schemes matter for convective-scale and mesoscale perturbation growth?, Mon. Wea. Rev., 153, 447-469, https://doi.org/10.1175/MWR-D-24-0030.1