Hochaufgelöste Radaranalyse von Niederschlagsextremen in Ecuador und Nord-Peru und Implikationen der ENSO-Zirkulation

• Antragsteller: Privatdozent Dr. Rütger Rollenbeck
• Fachliche Zuordnung: Physische Geographie
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 398620920

• Erstellungsjahr: 2023

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Mit dem Projekt "Hochaufgelöste Radaranalyse von Niederschlagsextremen in Ecuador und Nord-Peru und Implikationen der ENSO-Zirkulation" wurde die Überführung des Radarnetzwerkes in den operationellen Betrieb angestrebt. Dies gelang technisch-logistisch nicht vollständig, aber mit dem zusätzlichen vierten Radarsystem konnte der räumliche Fokus wesentlich erweitert werden. Ein wesentlicher Fortschritt ist die Entwicklung eines vereinheitlichten Kalibrierungsverfahren für alle vier Radargeräte, trotz sehr unterschiedlicher Technik, Standortbedingungen und Niederschlagsdynamik. Damit wurden räumlich und zeitlich hochaufgelöste Niederschlagskarten für die Region im Süden Ecuadors und den Norden Perus erstellt, die so bisher nicht möglich waren. Mit diesen Karten können vielfältige Aspekte der Planung und Verwaltung dieser Region verbessert werden, so etwa genauere Daten für Bewässerungslandwirtschaft, Verbesserung von Infrastrukturplanung. Als Erweiterung dieser zeitlichen Dimension wurden auch lange Zeitreihen des Radarnetzwerks analysiert. Die jahreszeitliche Niederschlagsverteilung verschiedener Teilräume unterscheidet sich in manchen Teilen des Untersuchungsraumes um mehrere Monate - in benachbarten Tälern. Weiterhin ermöglicht die Zeitreihenanalyse die Erkennung von vulnerablen Gebieten in Bezug auf Starkregen und Niederschlagshäufigkeit. Für die ökologische Forschung bieten Radardaten auch den Mehrwert einer vollständigen räumlichen Abdeckung. Das konventionelle Messnetz tendiert hier generell zu einer Unterschätzung der Niederschlagshäufigkeit. Damit wiederum werden auch die typischen Lebensbedingungen von Organismen bisweilen falsch klassifiziert. Der Kern des Projektes war die Analyse der dynamischen Entstehungsbedingungen von Starkniederschlägen, speziell im Zusammenhang mit der ENSO-Dynamik. Hier brachte die detaillierte Analyse dreier Episoden von 2015, 2017 und 2021 wesentliche neue Erkenntnisse zu Tage. Radarmeteorologie im Hochgebirge ist eine technisch-logistische Herausforderung. Die harschen Betriebsbedingungen für die Radargeräte und die Einschränkungen der Pandemie führten zu langen Ausfallzeiten der Systeme. Bei der methodischen Analyse wurden verschiedene Kalibrierungsverfahren miteinander verglichen. "machine learning" erwies sich als weniger performant als die klassisch-empirische Herangehensweise. Wesentlich für die Entstehung von Starkniederschlägen in der Region ist die Interaktion zwischen Land-See-Windsystem, Berg-Talwind-Zirkulation und Topographie. Regional begrenzte El-Niño-Ereignisse können damit auch unabhängig von der großräumigen pazifischen Druck- und Strömungskonstellation auftreten. Die derzeitige ENSO-Vorhersage-Bemühungen bilden diese regionale Dynamik nicht ab. Das Projekt wurde auf der Titelseite in den Print- und elektronischen Repräsentanzen der Uni Marburg und der UDEP präsentiert. In der regionalen Presse wurde das Projekt in Marburg und in Loja dargestellt.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• Optimization of X-Band Radar Rainfall Retrieval in the Southern Andes of Ecuador Using a Random Forest Model. Remote Sensing, 11(14), 1632.
  Orellana-Alvear, Johanna; Célleri, Rolando; Rollenbeck, Rütger & Bendix, Jörg
  
• Assessment of Native Radar Reflectivity and Radar Rainfall Estimates for Discharge Forecasting in Mountain Catchments with a Random Forest Model. Remote Sensing, 12(12), 1986.
  Orellana-Alvear, Johanna; Célleri, Rolando; Rollenbeck, Rütger; Muñoz, Paul; Contreras, Pablo & Bendix, Jörg
  
• Monitoring and predictive mapping of floristic biodiversity along a climatic gradient in ENSO's terrestrial core region, NW Peru. Ecography, 43(12), 1878-1890.
  Muenchow, Jannes; Dieker, Petra; Böttcher, Thea; Brock, Jonas; Didenko, Gregor; Fremout, Tobias; Jakubka, Desiree; Jentsch, Anke; Nüst, Daniel; Richter, Michael; Rodríguez, Eric Frank; Rodríguez, Rodolfo Arismendiz; Rollenbeck, Rütger; Salazar, Zarsosa Pablo; Schratz, Patrick & Brenning, Alexander
  
• The coastal El Niño-Event of 2017 in Ecuador and Peru - a weather Radar analysis. Poster EGU Wien 4.5.2020
  Rollenbeck, R.; Orellana-Alvear, J.; Bendix, J.; Rodriguez, R.; Pucha-Cofrep, F.; Guallpa, M.; Fries, A. & Célleri, R.
  
• Assessment of Satellite-Based Rainfall Products Using a X-Band Rain Radar Network in the Complex Terrain of the Ecuadorian Andes. Atmosphere, 12(12), 1678.
  Turini, Nazli; Thies, Boris; Rollenbeck, Rütger; Fries, Andreas; Pucha-Cofrep, Franz; Orellana-Alvear, Johanna; Horna, Natalia & Bendix, Jörg
  
• Calibration of X-Band Radar for Extreme Events in a Spatially Complex Precipitation Region in North Peru: Machine Learning vs. Empirical Approach. Atmosphere, 12(12), 1561.
  Rollenbeck, Rütger; Orellana-Alvear, Johanna; Rodriguez, Rodolfo; Macalupu, Simon & Nolasco, Pool
  
• The Role of Weather Radar in Rainfall Estimation and Its Application in Meteorological and Hydrological Modelling—A Review. Remote Sensing, 13(3), 351.
  Sokol, Zbyněk; Szturc, Jan; Orellana-Alvear, Johanna; Popová, Jana; Jurczyk, Anna & Célleri, Rolando
  
• Determination of climatic conditions related to precipitation anomalies in the Tropical Andes by means of the random forest algorithm and novel climate indices. International Journal of Climatology, 42(10), 5055-5072.
  Córdova, Mario; Orellana‐Alvear, Johanna; Rollenbeck, Rütger & Célleri, Rolando
  
• The Coastal El Niño Event of 2017 in Ecuador and Peru: A Weather Radar Analysis. Remote Sensing, 14(4), 824.
  Rollenbeck, Rütger; Orellana-Alvear, Johanna; Bendix, Jörg; Rodriguez, Rodolfo; Pucha-Cofrep, Franz; Guallpa, Mario; Fries, Andreas & Célleri, Rolando