Verbessern von Wettervorhersagen auf sub-saisonalen Zeitskalen

IR-Sat+Jet
Abb. 1: Meteorologische Situation während der Hitzewelle in Mitteleuropa im Juli 2015: Infrarot Satellitenbild, blockierendes Hochdruckgebiet (blaue Schattierung), Ablenkung des Strahlstroms (grüne Kontur), „warm conveyor belt“ (blau-rote Trajektorien).

Fortschritte in der numerischen Wettervorhersage ermöglichen immer langfristigere Vorhersagen auf sogenannten sub-saisonalen Zeitskalen von einigen Tagen bis Wochen im Voraus. Auf diesen Zeitskalen bestimmen beständige, quasi-ortsfeste, und wiederkehrende Wetterregime die Variabilität der großräumigen Strömung. Diese Wetterregime bestimmen den Charakter des täglichen Wetters für eine längere Zeitperiode und für Gebiete der Größe Europas. Daher beeinflussen Wetterregime zahlreiche gesellschaftliche und wirtschaftliche Aktivitäten, wie z.B. die Landwirtschaft, den Verkehr oder die erneuerbaren Energien [1].

Dennoch ist es weiter eine große Herausforderung den Lebenszyklus dieser Wetterregime auf sub-saisonalen Zeitskalen korrekt vorherzusagen. Grund dafür ist das gleichzeitige Wirken meteorologischer Prozesse auf sehr verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen: Auf kürzeren Zeitskalen, werden Wetterregimelebenszyklen von Wettersystemen, wie etwa außertropischen Tiefdruckgebieten oder Gewittersystemen beeinflusst. Auf längeren Zeitskalen sind langsamere Elemente des Klimasystems, wie zum Beispiel die Stratosphäre oder tropische Konvektion (Madden-Julian-Oszillation), Einflussfaktoren für Wetterregime, die teilweise Vorhersagbarkeit für Wetterregime auf sub-saisonalen Zeitskalen geben.

Die neu am IMK-TRO eingerichtete Gruppe „Großräumige Dynamik und Vorhersagbarkeit“ erforscht die physikalischen und dynamischen Prozesse, die Vorhersagbarkeit und Vorhersagegüte auf sub-saisonalen Zeitskalen bestimmen. Dabei legt sie den Schwerpunkt auf den Lebenszyklus großskaliger Wetterregime im Atlantisch-Europäischen Raum. Darüber hinaus erforscht die Gruppe in Zusammenarbeit mit Wetterdiensten neue probabilistische Vorhersageprodukte für die sub-saisonale Zeitskala.

Im Folgenden wird ein erstes Vorhersageprodukt am Beispiel der frühen Hitzewelle in Mitteleuropa, die vom 19.-22. April ihren Höhepunkt erreichte, gezeigt (Abbildung 2). Die Übersichtsdarstellung zeigt zunächst wie wahrscheinlich ein spezifisches Wetterregime in den nächsten 15 Tagen auftritt (Abbildung 2a). Mehr Details liefert eine Darstellung, die anzeigt wie stark verschiedene Regime in einer probabilistischen Vorhersage ausgeprägt sind (Abbildung 2b). Im Fall der Hitzewelle im April 2018 zeigten diese Vorhersageprodukte korrekterweise den Übergang eines “Skandinavischen Hochs“ (ScBL) in ein „Zonales Regime“, und damit das Ende der Hitzewelle, bereits mehr als eine Woche im Voraus an (vgl. Abbildung 2c und 2b). Oft sind jedoch gerade solche Regimeübergänge mit heutigen Wettervorhersagesystemen überhaupt nicht gut vorhersagbar.

Die Gruppe untersucht nun im Detail wie gut sub-saisonale Wettervorhersagesysteme die Lebenszyklen von Wetterregimen darstellen. Insbesondere werden physikalische Prozesse auf kürzeren Zeitskalen,  sowie deren Veränderung durch langsamere Komponenten des Klimasystems wie der Madden-Julian-Oszillation oder der Stratosphäre [2] untersucht. Diese Grundlagenforschung an der Schnittstelle verschiedener räumlicher und zeitlicher Skalen, wird nicht nur das Verständnis von Wetterregimen verbessern, sondern auch zum übergeordneten Ziel von universellen Vorhersagesystemen für Wetter und Klima beitragen.

Die Helmholtz Gemeinschaft fördert diese Forschungstätigkeit als Helmholtz Nachwuchsgruppe “Sub-seasonal Predictability: Understanding the Role of Diabatic Outflow” (SPREADOUT).

Link: Gruppe „Großräumige Dynamik und Vorhersagbarkeit“ http://www.imk-tro.kit.edu/7425.php

[1] C. M. Grams, R. Beerli, S. Pfenninger, I. Staffell, H. Wernli, Balancing Europe’s wind-power output through spatial deployment informed by weather regimes. Nature Climate Change. 7, 557–562, doi:10.1038/NCLIMATE3338 (2017).

[2] Papritz L., Grams C. M., Linking Low‐Frequency Large‐Scale Circulation Patterns to Cold Air Outbreak Formation in the Northeastern North Atlantic. Geophysical Research Letters. 45, 2542–2553, doi:10.1002/2017GL076921 (2018).

Abb. 2: Beispiele für neuartige Wetterregime Vorhersageprodukte: (a) Ensemble Vorhersage von 12UTC 15. April 2018. Die Balken zeigen die relative Wahrscheinlichkeit eines von 7 verschiedenen Wetterregimen an. Die unteren Zeilen zeigen jeweils an, welches Regime das Ensemble-Mittel, die Kontroll- und die hochaufgelöste Vorhersage vorhersagen (letztere nur bis 10 Tage im Voraus). (b) Ensemble-Verteilung der jeweiligen Ausprägung eines der 7 Wetterregime. Blasse Farben zeigen die jeweils stärkste und schwächste Ausprägung an, dunklere Farben das 25. und 75. Perzentil. Linien zeigen die Ausprägung in der Kontrollvorhersage (dick durchgezogen), hochaufgelösten Vorhersage (dick strichliert, nur bis 10 Tage), und im Ensemble-Mittels (dünn strichliert) an. (c) Tatsächlich aufgetretene Ausprägung der 7 Wetterregime vom 7. April bis 7. Mai 2018.