Quantifizierung von Unsicherheiten bei Ausbreitungsmodellen

Die Quantifizierung von Unsicherheiten ist dabei, ein wesentliches Thema in der Meteorologie zu werden. In der Wettervorhersage wurde sie bereits in der Form der Ensemblevorhersagen operationell verwirklicht. In der Umweltmeteorologie sind nur allgemeine Untersuchungen der Modellgenauigkeit üblich. Dieses Projekt zielt darauf, die Unsicherheit von regionalen und globalen Ausbreitungsrechungen in der Atmosphäre mittels Lagrangescher Partikel-Dispersionsmodelle zu quantifizieren. Wahrscheinliche Fehler sollen jedem Ergebniselement angefügt werden, wie etwa Konzentrationen von Spurenbestandteilen der Atmosphäre oder Quell- Rezeptor-Beziehungen. Als die beiden Hauptbeiträge zum Simulationsfehler werden Interpolationsfehler für den Wind und andere meteorologische Grössen und Fehler in den analysierten Windfeldern, die als Input dienen, betrachtet. Der Interpolationsfehler soll mit zwei verschiedenen Methoden geschätzt werden, indem Vorwärts- und Rückwärtsrechnungen miteinander verglichen werden, oder indem der Interpolationsfehler aus einer künstlich vergröberten Auflösung betrachtet wird. Beides wird mit sehr fein aufgelösten Feldern verglichen, die mit einem meteorologischen Modell (MM5, mit Nudging an die Analyse) erzeugt werden sollen. Die Auswirkung von Analysefehlern auf eine Transportrechnung kann untersucht werden, indem die Analysen verschiedener meteorologischer Zentren berücksichtigt werden, oder indem die Struktur des sog. Hintergrundanalysenfehlers verwendet wird, der von den meteorologischen Vorhersagezentren für ihre Datenassimilation mittels drei- oder vierdimensionaler Variationsanalyse bestimmt wird. Eine Hauptanwendung der Ergebnisse ist die inverse Modellierung, die Bestimmung der Quellen (oder die Verbesserung eines a priori Wissens) für atmosphärische Spurenstoffe aus Messungen. Die detaillierte Kenntnis der Fehler in den Quell-Rezeptor-Beziehungen wird die Ergebnisse der Inversion nicht nur verbessern, sondern auch die Quantifizierung ihrer Fehler ermöglichen. Solche Verfahren werden in eine früher entwickelte Inversionmethodik implementiert werden. Die Projektergebnisse werden für Gebiete wie die Untersuchung des Schadstoff-Ferntransports, die bessere Bestimmung der Emissionen von Treibhausgasen und Luftschadstoffen, und die Überwachung des Umfassenden Atomteststopp-Abkommens nützlich sein.

Die Quantifizierung von Unsicherheiten ist dabei, ein wesentliches Thema in der Meteorologie zu werden. In der Wettervorhersage wurde sie bereits in der Form der Ensemblevorhersagen operationell verwirklicht. In der Umweltmeteorologie sind nur allgemeine Untersuchungen der Modellgenauigkeit üblich. Dieses Projekt zielt darauf, die Unsicherheit von regionalen und globalen Ausbreitungsrechungen in der Atmosphäre mittels Lagrangescher Partikel-Dispersionsmodelle zu quantifizieren. Wahrscheinliche Fehler sollen jedem Ergebniselement angefügt werden, wie etwa Konzentrationen von Spurenbestandteilen der Atmosphäre oder Quell- Rezeptor-Beziehungen. Als die beiden Hauptbeiträge zum Simulationsfehler werden Interpolationsfehler für den Wind und andere meteorologische Grössen und Fehler in den analysierten Windfeldern, die als Input dienen, betrachtet. Der Interpolationsfehler soll mit zwei verschiedenen Methoden geschätzt werden, indem Vorwärts- und Rückwärtsrechnungen miteinander verglichen werden, oder indem der Interpolationsfehler aus einer künstlich vergröberten Auflösung betrachtet wird. Beides wird mit sehr fein aufgelösten Feldern verglichen, die mit einem meteorologischen Modell (MM5, mit Nudging an die Analyse) erzeugt werden sollen. Die Auswirkung von Analysefehlern auf eine Transportrechnung kann untersucht werden, indem die Analysen verschiedener meteorologischer Zentren berücksichtigt werden, oder indem die Struktur des sog. Hintergrundanalysenfehlers verwendet wird, der von den meteorologischen Vorhersagezentren für ihre Datenassimilation mittels drei- oder vierdimensionaler Variationsanalyse bestimmt wird. Eine Hauptanwendung der Ergebnisse ist die inverse Modellierung, die Bestimmung der Quellen (oder die Verbesserung eines a priori Wissens) für atmosphärische Spurenstoffe aus Messungen. Die detaillierte Kenntnis der Fehler in den Quell-Rezeptor-Beziehungen wird die Ergebnisse der Inversion nicht nur verbessern, sondern auch die Quantifizierung ihrer Fehler ermöglichen. Solche Verfahren werden in eine früher entwickelte Inversionmethodik implementiert werden. Die Projektergebnisse werden für Gebiete wie die Untersuchung des Schadstoff-Ferntransports, die bessere Bestimmung der Emissionen von Treibhausgasen und Luftschadstoffen, und die Überwachung des Umfassenden Atomteststopp-Abkommens nützlich sein.