Skalenübergreifende Verbesserung von Extremwettervorhersagen (T02#)

• Fachliche Zuordnung: Physik und Chemie der Atmosphäre
• Förderung: Förderung von 2021 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 257899354

In der operationellen Wettervorhersage, insbesondere von Extremwetter, erkennt man immer mehr den Nutzen nicht nur rohe Modellvorhersagen, z.B. für Niederschlag, zu betrachten, sondern auch Vorhersagen für die dahinter stehenden atmosphärischen Bedingungen und Wettersysteme. Das vorherige Transferprojekt T1 des SFB-Transregio “Waves to Weather” (W2W) hat hierzu eine Strategie entwickelt Niederschlagsextreme in Nord-Italien mit Blick auf die meteorologischen Antriebe zu klassifizieren. In Zusammenarbeit mit dem regionalen staatlichen Wetterdienst ARPAE-SIMC haben wir ein Verfahren entwickelt, das die meteorologische Entwicklung vom ersten Auftreten in einer Vorhersage bis zum tatsächlichen Eintreffen verfolgt. Darauf aufbauend möchte das hier eingereichte Nachfolgeproject T2 den Ansatz zur Anwendung für beliebige Regionen Europas verallgemeinern, für Vorhersagen auf sub-saisonalen Zeitskalen erweitern (10-30 days), und schließlich Prototypen neuer Vorhersageprodukte in Zusammenarbeit mit dem Europäischen Zentrum für Mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) und ARPAE-SIMC entwickeln.Wir werden Werkzeuge und Vorhersageprodukte bereitstellen, die ergänzend zu den Standardprodukten, die direkt auf eine spezielle Vorhersagegröße wie Niederschlag oder Temperatur abzielen, Kontext über die dynamische Entwicklung der atmosphärischen Strömung und wichtiger Wettersysteme liefern. Diese Entwicklung der „Dynamik der Atmosphäre“ ist in der Regel besser vorhersagbar als orts- und zeit- spezifische Extremwettervorhersagen, insbesondere für Vorhersagezeiträume über 3 Tage hinaus. Gleichzeitig ist Extremwetter mit spezifischen Strömungsmustern verbunden. Im Projekt werden wir daher Werkzeuge entwickeln, die die Strömungskonstellationen und dynamischen Prozesse erkennen, die ein hohes Potential für Extremwetter in einem gegebenen Region haben. Dies werden wir mit neuartigen Vorhersageprodukten ergänzen, die die Wahrscheinlichkeit dieser Strömungskonstellationen und Prozesse auf Vorhersagezeitraum bis zu 30 Tage im Voraus vorhersagen. Mit diesem Fokus auf die vorhersagbaren Komponenten und Prozesse wird das Projekt Aufzeigen wie man frühzeitigere und bessere Warnungen vor extremen Wetterereignisse aussprechen und damit gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Akteure mehr Zeit für Vorsichtsmassnahmen verschaffen kann. Die Zusammenarbeit mit EZMW und ARPAE-SIMC ermöglich die direkte Umsetzung in der Anwendung. Mit seinem Beitrag zur skalenübergreifenden Verbesserung der Warnkette wird das Projekt auch zu einem Hauptziel des „HIWeather“ Projekts der Weltorganisation für Meteorologie beitragen.

• DFG-Verfahren: Transregios (Transferprojekt)
• Teilprojekt zu: TRR 165: Wellen, Wolken, Wetter
• Antragstellende Institution: Ludwig-Maximilians-Universität München
• Teilprojektleiter: Professor Dr. George Craig; Professor Dr. Christian Grams