Projekt FOR2131

Projektstart: 2014

Laufzeit:?3+3 Jahre (Phase I und Phase II)

F?rderung: ? DFG, Teilprojekt der DFG Forschungsgruppe 2131 (FOR2131) ?Datenassimilation zur verbesserten Charakterisierung von Flüssen über Schnittstellen von Atmosph?re, Landoberfl?che, Boden und Grundwasser“

Leitung:?Harald Kunstmann

Beteiligte Wissenschaftler:?Barbara Haese

Kooperationspartner:
??????? Prof. Dr. Dr. András Bárdossy, Universit?t Stuttgart
??????? Dr. Sebastian H?rning, Universit?t Queensland, Australien

Kurzbeschreibung

Das Hauptaugenmerk unseres Teilprojekts P3 liegt auf der Simulation der korrekten raum-zeitlichen Verteilung des Niederschlags.

In Phase I von P3 haben wir eine Methodik entwickelt, die verschiedene Niederschlagsbeobachtungen zu einem Niederschlagsfeld vereinigt. Die hierfür verwendeten Beobachtungsdaten stammen von Niederschlagsstationen, Richtfunkverbindungen des Mobilfunknetzes sowie Wetterradaren. Der gro?e Vorteil unserer Methode ist, dass man mit ihr Ensemble von Feldern beliebiger Gr??e simulieren kann, bei der jedes einzelne Niederschlagsfeld die Beobachtungen wiederspiegelt.

Beispiel für ein Ensemble von 50 stochastisch simulierten Niederschlagsfeldern; (a) Beispiel einer Rekonstruktion des Niederschlagsfeldes, (b) Unsicherheit des Ensembles berechnet als Differenz des 90. und 10. Perzentils, (c) Beispiel der Variation des Niederschlags und Unsicherheit entlang einer Richtfunkstrecke, (d) Variation des Niederschlags der Rekonstruktion entlang der Richtfunkstrecke verglichen mit der Beobachtung.

In der aktuellen Phase II des Projekts widmen wir uns der Frage, wie diese beobachtungsbasierten Niederschlagsfelder die Vorhersage des Niederschlags selbst sowie von ihm abh?ngige Gr??en (z. B. Bodenfeuchte oder Oberfl?chenabfluss) verbessern und beeinflussen k?nnen. Dazu testen wir verschiedene Ans?tze diese Niederschlagsfelder einem Datenassimilationssystem für ein Atmosph?ren-Landoberfl?chen-Boden Model zuzuführen. Im ersten Ansatz wird der Modellniederschlag einfach durch das Ensemble der beobachtungsbasierten Niederschlagsfelder ersetzt (Insertion). Zwei weitere Ans?tze nutzen die Niederschlagsfelder direkt zur Assimilation der Atmosph?re. Hierbei wird im ersten Ansatz ein schwach gekoppeltes Modell und im zweiten Ansatz ein vollst?ndiges Modell verwendet. Das Ziel ist es, eine effiziente Methode zu entwickeln, welche die Fehler in Vorhersagen minimiert.

Das Schema zeigt die verschiedenen geplanten Datenassimilationsexperimente. Unsere Modellplattform besteht aus einem Atmosph?renmodell, einem Landoberfl?chenmodell und einem Untergrundmodell.

Weiterführende Informationen:

FOR2131-Projektseite

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