Projektbeschreibung

Die AG „Atmosphärische Dynamik“ hat den größten Anteil am Beitrag des KIT zu „Waves to Weather“. Peter Knippertz ist der Standortkoordinator für Karlsruhe, Andreas Fink ist Koordinator des Forschungsbereiches C – „Vorhersagbarkeit lokalen Wetters“.

Die AG ist an fünf Teilprojekten beteiligt:

• B6 - Neue Ansätze in der Datenassimilation für bessere Vorhersagen von tropischer Konvektion
  (PIs: Janjic-Pfander, Tijana; Hoose, Corinna; Knippertz, Peter)

  Wettervorhersage in den Tropen ist eine Herausforderung. Ein Grund sind die großen Fehler in unseren besten Schätzungen der atmosphärischen Startbedingungen für Wettervorhersagen, welche durch eine Verschmelzung einer Vorhersage mit Beobachtungen durch die sogenannte Datenassimilation erzeugt werden. Hier untersuchen wir, ob die Kopplung zwischen großräumigen tropischen Wellen und Regen durch höhere Modellauflösung, realistischere Repräsentanz von Wolken oder verbesserte Datenassimilationsalgorithmen, die Energieerhaltung und anderer physikalischer Einschränkungen berücksichtigen, verbessert werden kann.

• C2 - Statistisch-dynamische Vorhersagen für tropischen Regen
  (PIs: Fink, Andreas; Gneiting, Tilmann; Knippertz, Peter)

  Die Vorhersage tropischer Niederschläge ist eine der verbleibenden großen Herausforderungen in der heutigen Wettervorhersage. Das interdisziplinäre Projekt zielt darauf ab, statistisch-dynamische Vorhersagesysteme für das tropische Nordafrika und für den ganzen Tropengürtel zu entwickeln. Ein besonderes Augenmerk wird dabei auf großräumige tropische Wellenphänomene gelegt, da wir erwarten, dass diese eine relativ gut vorhersagbare Einfluss auf die Regenvariabilität auf Zeitskalen von Tagen bis Wochen ausüben. Zu Abschätzung des Qualitätsgewinns werden die neuen Methoden mit etablierteren Vorhersageverfahren verglichen.

• C3 - Vorhersagbarkeit von tropischen und gemischt tropisch-extratropischen Zyklonen über dem Nordatlantik
  (PIs: Fink, Andreas; Riemer, Michael; Schömer, Elmar)

  Das interdisziplinäre Projekt untersucht die Vorhersagbarkeit von tropischen und hybriden Zyklonen im Nordatlantik. Für mehr als sieben Tag wird ein statistisch-dynamischer Ansatz unter Nutzung eines neuronalen Netzes zur Vorhersage von aggregierten Zykloneneigenschaften verwendet. Für bis zu zehn Tage werden die Ursachen für plötzliche Qualitätssprünge im Vorhersageensemble bei kürzer werdendem Vorhersagehorizont für eine Vielzahl von Stürmen untersucht. Für beide Vorhersagehorizonte werden geometrisch-basierte, niedrigdimensionale Beschreibungen von atmosphärischen Wellenstörungen die notwendige Anwendung der Analysemethoden auf große Vorhersageensemble erleichtern.

• C4 - Vorhersagbarkeit Europäischer Hitzewellen
  (PIs: Fink, Andreas; Wirth, Volkmar)

  Das vorliegende Projekt untersucht die Vorhersagbarkeit Europäischer Hitzewellen, ein Thema, welches angesichts der projizierten globalen Erwärmung immer größere Relevanz erlangt. In Phase 1 haben wir die verschiedenen Prozesse beleuchtet, die für das Einsetzen und die Andauer von Hitzewellen aus der jüngeren Vergangenheit verantwortlich waren. Während Phase 2 planen wir, (1) diese Ergebnisse auf eine solidere Grundlage zu stellen, indem wir unsere Methoden erweitern und auch längere Vorhersagehorizonte betrachten, und (2) die Implikationen unserer gewonnenen Ergebnisse für die Vorhersage Europäischer Hitzewellen zu erkunden, wobei verschiedene Methoden zur Anwendung kommen sollen.

• C5 - Statistische Nachbearbeitung von Ensemblevorhersagen für Windböen in europäischen Winterstürmen basierend auf dynamischen Merkmalen
  (PIs: Knippertz, Peter; Lerch, Sebastian)

  Winterstürmen gehören zu den verheerendsten Naturgefahren in Mitteleuropa. Hier entwickeln wir mit Hilfe von ausgefeilten Visualisierungstechniken objektive Identifikationsalgorithmen für die individuellen Starkwindregionen innerhalb von Winterstürmen. Wir werden dann für jede Region das dynamische Verhalten analysieren und Vorhersageverhalten und Fehlercharakteristiken bewerten. Unter Verwendung moderner Methoden des maschinellen Lernens werden schließlich Nachbearbeitungsverfahren entwickelt, die das statistische Verhalten in der Vergangenheit benutzen, um Vorhersagen für die Zukunft zu korrigieren und Vorhersageunsicherheiten abzuschätzen, wodurch eine physikalische Konsistenz gewährleistet ist.

Die AG „Wolkenphysik“ ist an vier Teilprojekten des Transregio „Waves to Weather“ beteiligt.

• B1 - Quantifizierung mikrophysikalischer Unsicherheiten in Hagelstürmen mit Hilfe statistischer Emulation und stochastischer
  (PIs: Hoose, Corinna; Kunz, Michael; Miltenberger, Annette)

  Schwere Gewitterereignisse, insbesondere wenn diese mit großem Hagel verbunden sind, führen immer wieder zu sehr hohen Schäden. Wann, wo und warum sich große Hagelstürme bilden, ist schwierig vorherzusagen. In diesem Projekt verwenden wir neue statistische Methoden, um zu untersuchen, inwieweit sich die Qualität und Zuverlässigkeit der Vorhersage von Hagelstürmen verbessert, wenn Unsicherheiten in der numerischen Beschreibung der Wolken reduziert werden. Dabei müssen die zusätzlich vorliegenden Unsicherheiten in den relevanten Umgebungsparametern wie Temperatur, Feuchte und Aerosolkonzentration berücksichtigt werden.

• B3 - Unsicherheitsquellen für die Vorhersagbarkeit auf der konvektiven Skala
  (PIs: Barthlott, Christian; Keil, Christian)

  Das Ziel dieses Projekts ist es, zu bestimmen, wie wichtige physikalische Prozesse zur Unsicherheit in der Niederschlagsprognose beitragen. Mit dem neuen Modellsystem ICON werden wir die Einflüsse von Bodenfeuchte- und mikrophysikalischen Unsicherheiten auf die Vorhersagbarkeit konvektiven Niederschlags untersuchen. Die Verwendung eines Ensemble-basierten Datenassimilations- und Prognosesystems ermöglicht die nahtlose Untersuchung der Unsicherheiten. Ferner wird die Rolle der Orographie für die Wechselwirkungen zwischen Landoberfläche und Atmosphäre als auch zwischen Aerosolen und Wolken untersucht.

• B6 - Neue Ansätze in der Datenassimilation für bessere Vorhersagen von tropischer Konvektion
  (PIs: Janjic-Pfander, Tijana; Hoose, Corinna; Knippertz, Peter)

  Wettervorhersage in den Tropen ist eine Herausforderung. Ein Grund sind die großen Fehler in unseren besten Schätzungen der atmosphärischen Startbedingungen für Wettervorhersagen, welche durch eine Verschmelzung einer Vorhersage mit Beobachtungen durch die sogenannte Datenassimilation erzeugt werden. Hier untersuchen wir, ob die Kopplung zwischen großräumigen tropischen Wellen und Regen durch höhere Modellauflösung, realistischere Repräsentanz von Wolken oder verbesserte Datenassimilationsalgorithmen, die Energieerhaltung und anderer physikalischer Einschränkungen berücksichtigen, verbessert werden kann.

• B8 - Die Rolle von Unsicherheiten in der Eismikrophysik in „Warm Conveyor Belts“
  (PIs: Grams, Christian; Hoose, Corinna; Miltenberger, Annette)

  Im Warmsektor eines extratropischen Tiefdruckgebiets transport ein rasch aufsteigender Luftstrom - der "Warm Conveyor Belt" - Luftmassen aus bodennahen Schichten bis zur Tropopause. Er beeinflusst die Strömung in der oberen Troposphäre und das Wetter stromab. Die numerische Beschreibung der Wolken im Warm Conveyor Belt, die Flüssigwasser und Eis enthalten, ist allerdings noch mit großen Unsicherheiten verknüpft. Hier werden wir untersuchen, wie sich die Unsicherheit in der Eismikrophysik sich auf die Ausströmregion des Warm Conveyor Belts auswirkt. Dafür werden wir genestete Simulation mit ICON verwenden und große Ensembles generieren, die mit Hilfe von Diagnostik entlang von Trajektorien und statistscher Emulation ausgewertet werden.

Die AG „Großräumige Dynamik und Vorhersagbarkeit“ ist an zwei Teilprojekten des Transregio „Waves to Weather“ beteiligt.

• A8 - Dynamik und Vorhersagbarkeit blockierender Hochdrucklagen über Europa (Pis: Grams, Christian; Riemer, Michael; Wirth, Volkmar)

  Blockierende Hochdruckgebiete spielen eine wichtige Rolle für atmosphärische Vorhersagbarkeit auf Zeitskalen länger als einer Woche, da sie zu langanhaltend ähnlichen Wetterbedingungen und dadurch potentiell zu Extremwetterereignissen führen können. Für numerische Wettervorhersagemodelle ist es jedoch eine große Herausforderung, das Einsetzen und das Ende dieser blockierenden Lagen richtig darzustellen. Dieses Projekt untersucht daher die maßgeblichen Prozesse für die Entwicklung blockierender Lagen und der damit verbundenen Vorhersagefehler, um zu verstehen, unter welchen Bedingungen blockierende Lagen zu geringerer bzw. erhöhter Vorhersagbarkeit beitragen.

• B8 - Die Rolle von Unsicherheiten in der Eismikrophysik in „Warm Conveyor Belts“
  (PIs: Grams, Christian; Hoose, Corinna; Miltenberger, Annette)

  Im Warmsektor eines extratropischen Tiefdruckgebiets transport ein rasch aufsteigender Luftstrom - der "Warm Conveyor Belt" - Luftmassen aus bodennahen Schichten bis zur Tropopause. Er beeinflusst die Strömung in der oberen Troposphäre und das Wetter stromab. Die numerische Beschreibung der Wolken im Warm Conveyor Belt, die Flüssigwasser und Eis enthalten, ist allerdings noch mit großen Unsicherheiten verknüpft. Hier werden wir untersuchen, wie sich die Unsicherheit in der Eismikrophysik sich auf die Ausströmregion des Warm Conveyor Belts auswirkt. Dafür werden wir genestete Simulation mit ICON verwenden und große Ensembles generieren, die mit Hilfe von Diagnostik entlang von Trajektorien und statistscher Emulation ausgewertet werden.

Die AG „Wolken und Sturmzugbahnen“ ist an einem Teilprojekt des Transregio „Waves to Weather“ beteiligt.

• B4 - Strahlungswechselwirkungen auf der Wettervorhersageskala und ihre Einfluss auf die Vorhersagbarkeit von extratropischen Zyklonen
  (PIs: Mayer, Bernhard; Voigt, Aiko)

  Diabatische Erwärmung und Abkühlung durch Strahlung ist der Hauptantrieb der atmosphärischen Zirkulation. Das Projekt betrachtet diejenigen Aspekte der Strahlung, die mit wachsender Auflösung von Wettervorhersagemodellen zunehmend wichtiger werden. Es verfolgt Ansätze, die Berechnung von Strahlung in Modellen zu beschleunigen, und gleichzeitig Strahlung genauer abzubilden und untersucht den Einfluß 3-dimensionaler Strahlungseffekte auf Dynamik und Vorhersagbarkeit von extratropischen Zyklonen. Das Projekt kombiniert die Expertise von LMU und KIT hinsichtlich Strahlung, hochauflösenden Simulationen mit ICON, und der Kopplung von Wolken, Strahlung und Zirkulation.

Die AG „Atmosphärische Risiken“ ist an einem Teilprojekt des Transregio „Waves to Weather“ beteiligt.

• B1 - Quantifizierung mikrophysikalischer Unsicherheiten in Hagelstürmen mit Hilfe statistischer Emulation und stochastischer
  (PIs: Hoose, Corinna; Kunz, Michael; Miltenberger, Annette)

  Schwere Gewitterereignisse, insbesondere wenn diese mit großem Hagel verbunden sind, führen immer wieder zu sehr hohen Schäden. Wann, wo und warum sich große Hagelstürme bilden, ist schwierig vorherzusagen. In diesem Projekt verwenden wir neue statistische Methoden, um zu untersuchen, inwieweit sich die Qualität und Zuverlässigkeit der Vorhersage von Hagelstürmen verbessert, wenn Unsicherheiten in der numerischen Beschreibung der Wolken reduziert werden. Dabei müssen die zusätzlich vorliegenden Unsicherheiten in den relevanten Umgebungsparametern wie Temperatur, Feuchte und Aerosolkonzentration berücksichtigt werden.

Die AG „Regionales Klima und Wettergefahren“ ist an einem Teilprojekt des Transregio „Waves to Weather“ beteiligt.

• C8 - Einfluss der Stratosphäre auf Vorhersagbarkeit persistenter Wettermuster
  (PIs: Birner, Thomas; Garny, Hella; Pinto, Joaquim G.)

  Abrupte Änderungen der stratosphärischen Zirkulation während des Nordwinters/Frühjahrs können die Vorhersagbarkeit von großskaligen troposphärischen Zirkulationsmustern verbessern. Diese Zirkulationsmuster können zu Wetterextremen in mittleren Breiten führen (wie z.B. die blockierte Wetterlage im März 2018 und die damit verbundene Kältewelle über Europa). In diesem Projekt werden spezifisch konstruierte Vorhersagen verwendet, um die Rolle von stratosphärische Zirkulationsanomalien für die Vorhersagbarkeit von persistenten troposphärischen Wettermustern zu bewerten. Unser Fokus sind dabei starke und persistente Blockadeepisoden (verbunden mit Kälteeinbrüchen), und anhaltenden Sturmserien.