Divergente Bedingungen bei der Modellierung des Hintergrund-Fehlers in der globalen atmosphärischen Datenassimilation

• Antragstellerin: Professorin Nedjeljka Zagar, Ph.D.
• Fachliche Zuordnung: Physik und Chemie der Atmosphäre
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 461186383

Bei der Datenassimilation für die numerische Wettervorhersage (NWP) wird die Kurzfristvorhersage (genannt als Hintergrund) durch die neuesten Beobachtungen korrigiert, um erste Bedingungen (Analyse) für die nächste Vorhersage zu schaffen. In diesem Prozess müssen die räumlichen Eigenschaften der Vorhersagefehler modelliert werden, damit sich die Auswirkungen der Beobachtungen physikalisch optimal ausbreiten. Die Reduzierung von Vorhersagefehlern auf synoptischen Skalen in mittleren Breiten, wo die Divergenz eine Größenordnung kleiner ist als die relative Vorticity, wurde erfolgreich mit Hilfe der quasi-geostrophischen Theorie modelliert. Auf diese Weise können Temperaturbeobachtungen Hintergrundfehler im Windfeld korrigieren und umgekehrt. Die Analyseunsicherheiten und kurzfristigen Vorhersagefehler in globalen NWP-Systemen sind jedoch in den Tropen am größten, wo die Divergenz mit der Vorticity vergleichbar oder sogar größer ist. Tropische Analyseunsicherheiten können einen dominierenden Einfluss auf die Genauigkeit der mittel- und weiträumigen Vorhersage in den mittleren Breiten haben. Es wird hier argumentiert, dass die Verringerung der Analyseunsicherheiten in den Tropen ein entscheidender Schritt ist, der erforderlich ist, um das Spektrum nützlicher Vorhersagen in globalen NWP-Modellen zu erweitern. Ziel dieses Projekts ist es, eine neue Randbedingung für die Hintergrundfehlermodelle bei der Datenassimilation zu entwickeln, die Divergenz-dominierte Beziehungen zwischen den tropischen Temperatur- und Windvariablen über viele Skalen hinweg berücksichtigen. Die vorgeschlagene Randbedingung verwendet die Masse-Wind-Beziehungen, die tropische Schwerewellen beschreiben. Es hat sich gezeigt, dass diese Randbedingung viel versprechend für die Verbesserung tropischer Analysen ist. Dieses Projekt wird diese Ideen auf die globale Atmosphäre ausdehnen, indem es 1) einen neuen Datenassimilierungsrahmen entwickelt, der die tropischen und mittleren Breiten Aspekte der atmosphärischen Dynamik miteinander verbindet, 2) die strömungsabhängigen Hintergrundfehlerinformationen aus den Ensemble-Vorhersagen verwendet und 3) das Potential verbesserter tropischer Analysen auf Extratropen abschätzt.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen