Einfluss atmosphärischer Umgebungsbedingungen auf den Lebenszyklus konvektiver Zellen in der Echtzeit-Vorhersage

Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der Analyse der Lebenszyklen konvektiver Zellen im Zusammenhang mit den vorherrschenden Umgebungsbedingungen in Deutschland. Darüber hinaus werden verschiedene statistische Vorhersagemodelle zur Abschätzung der Lebensdauer und der Größe konvektiver Zellen entwickelt und untersucht. Das Ziel dabei ist es herauszufinden, welche Methode für eine Verbesserung von Verfahren zur Echtzeit-Vorhersage (Nowcasting) am besten geeignet ist.

Die Grundlage für diese Untersuchungen bilden Daten des radarbasierten Zellverfolgungsalgorithmus KONRAD, anhand derer zusammenhängende Lebenszyklen von isolierter Konvektion (Einzel- und Superzellen) für die Sommerhalbjahre 2011-2016 erstellt werden. ... mehrZusätzlich wird eine Vielzahl konvektionsrelevanter Umgebungsvariablen unter Verwendung von hochaufgelösten Assimilationsanalysen des numerischen Wettervorhersagemodells COSMO-EU berechnet und mit den Lebenszyklen zusammengeführt. Auf Basis dieses kombinierten Datensatzes werden statistische Zusammenhänge zwischen verschiedenen Zellattributen und Umgebungsvariablen untersucht. Wie die Analysen zeigen, sind insbesondere Maße der vertikalen Windscherung aufgrund ihres Einflusses auf die Organisationsform der Konvektion geeignet, zwischen Zellen mit kurzer und langer Lebensdauer zu unterscheiden. Eine erhöhte thermische
Instabilität der Atmosphäre geht mit einem schnelleren anfänglichen Wachstum der Zellen einher, welches wiederum eine größere horizontale Zellausdehnung (Zellfläche) während des Lebenszyklus und damit indirekt eine längere Lebensdauer begünstigt.

Drei unterschiedliche multivariate Methoden (logistische Regression, Random Forest, nicht-linearer Polynomansatz) werden als Modelle für die Abschätzung der Lebensdauer und der maximalen Zellfläche der konvektiven Zellen mit Hilfe eines Ensembleansatzes untersucht. Die Vorhersagegüte der Modelle wird evaluiert und die Bedeutung der anfänglichen Zellentwicklung und der Umgebungsvariablen analysiert. Dabei werden Potentiale und Grenzen der Methoden aufgezeigt, die verdeutlichen, dass die Wahl eines geeigneten Verfahrens von der genauen Fragestellung bzw. Anforderung des Nowcastings abhängt. Die Untersuchungen legen dar, dass sich die maximale Zellfläche der konvektiven Zellen insgesamt besser abschätzen lässt als ihre Lebensdauer. Umgebungsvariablen, die den dynamischen und thermodynamischen Zustand der Atmosphäre charakterisieren, sind insbesondere zu Beginn der Zellentwicklung für die Abschätzung der zukünftig zu erwartenden Entwicklung der Zellen bedeutsam, während mit zunehmendem Zellalter die vergangene Zellhistorie immer wichtiger wird.

This dissertation deals with the analysis of the life cycles of convective cells in conjunction with the prevailing atmospheric ambient conditions in Germany. Furthermore, different statistical prediction models for the estimation of the lifetime and size of convective cells are developed and investigated. The aim is to find out which method is best suited for improving techniques for real-time forecasting (nowcasting).

The basis for these investigations is formed by data from the radar-based cell tracking algorithm KONRAD, which is used to create connected life cycles of isolated convection (single and supercells) for the summer half-years 2011 to 2016. ... mehrIn addition, a large number of convection-relevant ambient variables are calculated using high-resolution assimilation analyses of the numerical weather prediction model COSMO-EU and merged with the life cycles. Based on this combined dataset, statistical correlations between different cell attributes and atmospheric variables are investigated. As the analyses show, measures of vertical wind shear in particular are suitable for distinguishing between cells with short and long lifetimes due to their influence on the organizational form of convection. Increased atmospheric thermal instability is associated with faster initial cell growth, which in turn favours greater horizontal cell expansion (cell area) during the life cycle and thus indirectly longer lifetime.

Three different multivariate methods (logistic regression, Random Forest, non-linear polynomial regression) are investigated as models for estimating the lifetime and maximum cell area of convective cells using an ensemble approach. The prediction quality of the models is evaluated and the importance of the initial cell development and the atmospheric variables is analyzed. Potentials and limitations of the methods are shown, which illustrate that the choice of a suitable technique depends on the exact problem or requirement of the nowcasting. The investigations show that the maximum cell area of convective cells can be better estimated overall than their lifetime. Atmospheric variables that characterize the dynamic and thermodynamic state of the atmosphere are particularly important at the beginning of cell development for estimating the expected future development of the cells, while with increasing cell age the past cell history becomes increasingly important.