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Projekt FOR2131

Projektstart: 2014

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

Förderung:   DFG, Teilprojekt der DFG Forschungsgruppe 2131 (FOR2131) „Datenassimilation zur verbesserten Charakterisierung von Flüssen über Schnittstellen von Atmosphäre, Landoberfläche, Boden und Grundwasser“

Leitung: Harald Kunstmann

Beteiligte Wissenschaftler: Barbara Haese

Kooperationspartner:
        Prof. Dr. Dr. András Bárdossy, Universität Stuttgart
        Dr. Sebastian Hörning, Universität 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 große Vorteil unserer Methode ist, dass man mit ihr Ensemble von Feldern beliebiger Größe 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 abhängige Größen (z. B. Bodenfeuchte oder Oberflächenabfluss) verbessern und beeinflussen können. Dazu testen wir verschiedene Ansätze diese Niederschlagsfelder einem Datenassimilationssystem für ein Atmosphären-Landoberflächen-Boden Model zuzuführen. Im ersten Ansatz wird der Modellniederschlag einfach durch das Ensemble der beobachtungsbasierten Niederschlagsfelder ersetzt (Insertion). Zwei weitere Ansätze nutzen die Niederschlagsfelder direkt zur Assimilation der Atmosphäre. Hierbei wird im ersten Ansatz ein schwach gekoppeltes Modell und im zweiten Ansatz ein vollständiges 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 Atmosphärenmodell, einem Landoberflächenmodell und einem Untergrundmodell.

 

Weiterführende Informationen:

FOR2131-Projektseite

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