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Vereinigung von Beobachtungstypen für Niederschlag (Niederschlagstöpfe, Richtfunkstrecken des Mobilfunknetzes, Wetterradar) zu Niederschlagsfeldern für die Verwendung in voll gekoppelten Datenassimilationssystemen

Leitung: Harald Kunstmann

Beteiligte Wissenschaftler: Barbara Haese

Dieses Projekt ist ein Teilprojekt der DFG Forschungsgruppe 2131 (FOR2131) „Datenassimilation zur verbesserten Charakterisierung von Flüssen über Schnittstellen von Atmosphäre, Landoberfläche, Boden und Grundwasser“ . Ziel der DFG Forschergruppe ist die Entwicklung eines Konzepts für die vollgekoppelte Datenassimilation zur verbesserten Vorhersage des Wasserkreislaufs. In der derzeit laufenden zweiten Phase der Forschergruppe werden die in der ersten Phase entwickelten Methoden nun vorrangig für die Datenassimilation eingesetzt. Hierfür nutzen wir die Modellplattform TerrSysMP (Fully coupled terrestrial Systems Modeling Platform), die aus dem Atmosphärenmodell COSMO, dem Landoberflächenmodell CLM und dem Bodenmodell Parflow bestehen.

Das Hauptaugenmerk unseres Teilprojekts liegt auf dem Niederschlag. Somit haben wir in der ersten Projektphase eine Methodik entwickelt, die verschiedene Niederschlagsbeobachtungen zu einem Niederschlagsfeld vereinigt. Die hierfür verwendeten Beobachtungsdaten stammen von Niederschlagsstationen, Richtfunkstrecken des Mobilfunknetzes sowie Wetterradaren. Die Schwierigkeit hierbei ist, dass diese Beobachtungsdaten oft räumlich spärlich verteilt und/oder ungenau sind. Für die Vereinigung der Beobachtungen verwenden wir eine copulabasierte, stochastische Methode, welche auf der Grundlage der beobachteten Statistik des Niederschlags Felder simuliert, die den Beobachtungen gerecht werden. Um den Mehrwert der unterschiedlichen Beobachtungstypen abzuschätzen, verwenden wir zur Simulation der Niederschlagsfelder unterschiedliche Kombinationen der Beobachtungstypen (Grafik 1).


P3_Figure1

Grafik 1: Niederschlagsfelder die unter Berücksichtigung verschiedener Kombinationen von Beobachtungstypen rekonstruiert wurden.

In dieser zweiten Phase unseres Teilprojekts widmen wir uns der Frage, wie diese beobachtungsbasierten Niederschlagsfelder die Vorhersage des Niederschlags selbst und von ihm abhängige Größen (z. B. Bodenfeuchte oder Oberflächenabfluss) verbessert werden kann. Hierfür testen wir verschiedene Möglichkeiten unsere stochastisch simulierten Niederschlagsfelder für die Datenassimilation zu verwenden. Im ersten Ansatz werden wir den Modellniederschlag durch die stochastisch simulierten Niederschlagsfelder ersetzen, und anschließend als Input für das gekoppelte Landoberflächen-Boden Modell verwenden (Insertion). Im zweiten Ansatz werden die stochastisch simulierten Niederschlagsfelder zur Assimilation des Atmosphärenmodells genutzt; der resultierende Modelloutput wird dann wiederum als Input für das Landoberflächen-Boden Modell genutzt (weakly coupled). Im letzten Ansatz werden die beobachtungsbasierten Niederschlagsfelder zur Assimilation des vollständig gekoppelten Modellsystems genutzt (strongly coupled). Grafik 2 zeigt eine Übersicht der geplanten Experimente, die den verschiedenen Ansätzen folgen. Das Ziel dieser Ansätze ist es, eine Methode zu entwickeln, welche die Fehler in Vorhersagen minimiert. Bei unseren Analysen werden auch die Wechselwirkungen vom Niederschlag mit anderen hydrometeorologischen Variablen sowie Rechenaufwand untersucht.

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Grafik 2: Das abgebildete Schema zeigt die verschiedenen geplanten Datenassimilationsexperimente. Als Modellplattform verwenden wir TerSysMP, welche aus dem Atmosphären Modell COSMO, dem Landoberflächen Modell CLM und dem Boden Modell Parflow besteht. Die drei Modelle sind mithilfe des Programms OASIS-MCT gekoppelt.