Darstellung der Unsicherheit von Modell- und Beobachtungsfehler für die Datenassimilation polarimetrischer Radarmessungen

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professorin Dr. Tijana Janjic Pfander, Ph.D.; Dr. Axel Seifert
• Fachliche Zuordnung: Physik und Chemie der Atmosphäre
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 408063057

Datenassimilationsverfahren vergleichen die Beobachtung einer Variable mit einer A-priori-Schätzung basierend auf einem diskreten dynamischen Modell, um hieraus eine verbesserte Analyse auf dem Modellgitter zu gewinnen. Diese Methode erfordert Wissen über bzw. Annahmen zur Fehlercharakteristik und der Unsicherheit der beobachteten Variablen und ihrer A-priori-Verteilung. Eine der Schwierigkeiten bei diesem Verfahren ist, dass das geophysikalische Modell weder in der Lage ist alle physikalischen Prozesse korrekt abzubilden noch alle zeitlichen und räumliche Skalen beinhaltet, die in den Beobachtungen stets präsent sind. Außerdem sind weitere Annahmen und Approximationen notwendig, um die Modelläquivalente der Beobachtungen durch einen Vorwärtsoperator zu berechnen. Diese Unsicherheiten müssen in den Datenassimilationsalgorithmen durch die Modellfehler- und Beobachtungsfehlerstatistik berücksichtigt werden. Nur dadurch können konvektionserlaubende Modelle optimal mit polarimetrischen Radarbeobachtungen initialisiert werden.Das Ziel diese Projektes ist es, den bestmöglichen Weg für die Assimilation von polarimetrischen Radarbeobachtungen mit einem Ensemble-Kalman-Filter zu finden. Hierzu sollen Methoden entwickelt werden, um den dreidimensionalen Hydrometeorfelder im Assimilationszyklus Störungen aufzuprägen, die den Modellfehler darstellen und so dazu beitragen, die Genauigkeit der Analyse und Vorhersage zu verbessern. Wir werden außerdem untersuchen, welches Verbesserungspotential korrellierte Beobachtungsfehlerstatistiken für polarimetrische Radardaten bieten. Und auch der auf die Beobachtungen zurückzuführende Anteil des Repräsentativitätsfehler wird auf der Basis von hochaufgelösten Modellsimulationen parametrisiert und im Assimilationsverfahren berücksichtigt werden. Im Rahmen dieses Projekts soll auf diese Weise insbesondere das Ziel erreicht werden, die "Erstellung von Analysen von Niederschlagssystemen durch die Assimilation von polarimetrischen Radarbeobachtungen in numerischen Wettervorhersagemodellen".

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 2115: Synergie von Polarimetrischen Radarbeobachtungen und Atmosphärenmodellierung (PROM) - Verschmelzung von Radarpolarimetrie und numerischer Atmosphärenmodellierung für ein verbessertes Verständnis von Wolken- und Niederschlagsprozessen
• Mitverantwortlich: Dr. Daniel Klocke