Meteorologie
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Stochastische Parametrisierungen zur Auslösung von Konvektion für Kilometer-skalige Modelle

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Stochastische Parametrisierungen zur Auslösung von Konvektion für Kilometer-skalige Modelle

Die Vorhersage von konvektiven Niederschlag (z.B. durch typische Sommer-Gewitter) mit Hilfe von numerischen Wettervorhersage Modellen ist stark limitiert durch ihre Fähigkeit Konvektion auszulösen. Für die Auslösung sind kleinräumige Prozesse in der Boden-nahen Atmosphäre, der sogenannten Grenzschicht, besonders wichtig. Auf Grund der limitierten Gitterweiten werden diese Prozesse jedoch oft nur unzureichend in den Modellen dargestellt. Zwei solche Prozesse sind Grenzschicht-Turbulenz und Hebung durch kleinräumige Orographie.
In dieser Arbeit wird die Darstellung dieser beiden Prozesse verbessert, indem die Variabilität der subgrid-skaligen Turbulenz sowie der subgrid-skaligen Orographie durch stochastische Parametrisierungen approximiert werden.
Die Auswirkungen des PSP2 Schemas, welches die Variabilität der Turbulenz berücksichtigt, ist in der Abbildung im Vergleich zu einem ungestörten Referenz-Lauf und Niederschlagsmessungen (Radar) für eine 10 Tages-Period im Mai/Juni 2016 über Deutschland dargestellt. Die erste Abbildung zeigt eine verbesserte Niederschlagsamplitude für synoptisch-schwach angetriebene Situationen.
Die zweite und dritte Abbildungen bilden zwei Niederschlags-bezogene Vorhersage-Scores ab. Der Structure-Score bewertet die Struktur des Niederschlags im Vergleich zu den Beobachtungen, wobei Werte von Nahe null erstrebenswert sind. Dabei lässt sich eine Verbesserung durch PSP2 besonders für synoptisch schwach angetriebene Wetterlagen erkennen. Der Fraction Skill Score (FSS) bewertet die räumliche Verteilung des Niederschlags mit Werten von eins als optimal. Auch hier zeigt sich meist eine Verbesserung durch PSP2.

Hirt, M., S. Rasp, U. Blahak, and G.C. Craig, 2019: Stochastic Parameterization of Processes Leading to Convective Initiation in Kilometer-Scale Models. Mon. Wea. Rev., 147, 3917–3934, https://doi.org/10.1175/MWR-D-19-0060.1