Skalenübergreifende Vorhersage von konvektiven Ereignissen

Schwere Gewitter verursachen in Europa jährlich Schäden in Höhe von mehreren Milliarden Euro und kosten dutzenden Menschen das Leben. Trotz ihres hohen Schadenpotentials durch großen Hagel oder zerstörerische Windböen, sind Gewitter extrem schwer vorherzusagen. Wegen ihrer Kleinräumigkeit und Kurzlebigkeit sind sie eine große Herausforderung für numerische Wettervorhersagemodelle. PrecaST untersucht die Vorhersagbarkeit von konvektiven Ereignissen auf Zeitskalen zwischen wenigen Stunden (Kurzfrist) und ca. 10 Tagen (Mittelfrist) mit Hilfe von modernsten numerischen Vorhersagemodellen. Numerische Vorhersagemodelle für die Mittelfrist können auf Grund ihrer groben horizontalen Auflösung einzelne konvektive Systeme nicht explizit vorhersagen. Deshalb wird das Gewitterrisiko in diesem Zeitbereich durch die Vorhersage von großskaligen Bedingungen für die Gewitterbildung (Stabilität in der Atomsphäre, Windscherung, usw.) abgeschätzt. Das European Severe Storms Laboratory (ESSL) hat dazu eine statistische Methode namens AR- CHaMo entwickelt, welche eine solche Abschätzung basierend auf Klimamodelldaten erlaubt. In PreCaST, soll diese Methodik auf das Wettervorhersagemodell des ECMWF (European Centre for Medium Range Weather Forecasting) angewandt werden. ECMWF selbst hat einen Extremwetterindex (EFI) entwickelt, welcher den Meteorologen eine Aussage über die Außergewöhnlichkeit von bestimmten Wettersituationen im Vergleich zum Klimamittel an jedem Ort und zu jeder Jahreszeit gibt. In PreCaST werden beide Methoden mittels Gewitterbeobachtungen validiert und in der Folge soll AR-CHaMo angepasst und verbessert werden. Hierzu soll auch das jährlich stattfindende ESSL Testbed einen wichtigen Beitrag leisten. In der Kurzfrist-Vorhersage von Extremwettereignissen wird das numerische Vorhersage System C-LAEF (Convection Permitting-Limited Area Ensemble Forecasting System) der ZAMG (Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik) innerhalb von PreCaST verwendet. Die Auflösung dieses Modells ist zwar ausreichend hoch für die Erfassung einzelner konvektiver Zellen, doch viele Prozesse dahinter (z.B. in der Mikrophysik) müssen auch hier approximiert werden. Ein Beispiel für solche Prozesse in der Mikrophysik sind zum Beispiel die Größe und der Aggregatszustand (flüssig oder fest) von Wolkentröpfchen, welche einen bedeutenden Einfluss auf die Entstehung von Hagel und gefährlicher Windböen haben. Solche Unsicherheiten werden in C-LAEF durch das vielfache Rechnen des Modells mit leicht veränderten Rahmenbedingungen (Ensemble) abgeschätzt. Dieses Ensemble bildet die Basis für die probabilistische Vorhersage von großem Hagel und gefährlichen Windböen innerhalb von PreCaST. Im letzten Schritt werden die entwickelten Vorhersagemethoden für die Mittel- und Kurzfrist miteinander kombiniert und die auftretenden Übergänge geglättet (geblendet). Das Endresultat soll ein Vorhersagesystem sein, welches die Entwicklung eines sich nähernden, extremen Wetterereignisses vorhersagt, ohne dass Sprünge zwischen den Modellen ersichtlich sind. Das kombinierte System wird im ESSL Testbed ausführlich durch Meteorologen aus ganz Europa getestet.

Das Projekt PreCAST hatte das Ziel, die Vorhersage schwerer Gewitter Stunden bis Tage im Voraus zu verbessern. Der Fokus lag dabei auf der Vorhersage von großem Hagel mit einem Durchmesser von 2 cm oder mehr, der bei Personen zu Verletzungen führen und kostspielige Schäden verursachen kann. Die Optimierung von Vorhersagen Stunden im Voraus erfordert dabei andere Werkzeuge als die Vorhersage für mehrere Tage im Voraus, die sogenannte Mittelfrist. Um mittelfristige Vorhersagen zu ermöglichen, hat das European Severe Storms Laboratory (ESSL) ein ursprünglich für die Klimaforschung entwickeltes statistisches Modell auf das Mittelfrist-Vorhersagemodell des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) angepasst. Das Modell verwendet eine Reihe von Parametern, welche die atmosphärischen Voraussetzungen für schwere Hagelstürme möglichst genau abbilden. Die Wahrscheinlichkeiten für das Auftreten von Gewittern mit Blitzen und großem Hagel werden dann auf Basis dieser Parameter berechnet. Im Rahmen von PreCAST wurde dieses statistische Modell verbessert und auch auf das Ensemble-Wettermodell des ECMWF angewandt. Dabei werden zweimal täglich 51 unterschiedliche Vorhersagen erstellt, welche verschiedene Szenarien von atmosphärischen Entwicklungen abbilden. Wir haben festgestellt, dass das verbesserte Modell für großen Hagel mindestens sieben Tage im Voraus sehr zuverlässig ist. Eine Variante des entwickelten statistischen Modells (auf Basis von öffentlich verfügbaren Prognosen) findet sich auf der Website www.stormforecast.eu, inklusive eines Prognosenarchivs bis zum Juli 2022 zurück. Um die Vorhersagen für kürzere Zeiträume von Stunden bis zu zwei Tagen zu verbessern wurde das hochauflösende Wettervorhersagemodell C-LAEF der GeoSphere Austria verwendet. C-LAEF hat eine horizontale Auflösung von 2.5 km und kann die Entstehung und Entwicklung von Gewittern explizit simulieren. Die exakte Vorhersage des Ortes und des Zeitpunkts der Gewitter beinhaltet jedoch eine gewisse Unsicherheit. Daher wurde auch C-LAEF im Ensemble-Modus gerechnet: Jede Vorhersage besteht dabei aus 17 Membern mit leicht modifizierten Einstellungen. Jedes Element stellt ein mögliches Ergebnis dar aus dem Wahrscheinlichkeiten berechnet werden können. Im Rahmen von PreCAST wurde das C-LAEF-System um neue Gewitterdiagnostiken erweitert, d. h. um Parameter, die Gewittereigenschaften wie Hagel, Blitzschlag, Rotation und weitere abbilden und den Nutzern exaktere Informationen über Sturmtyp und Unwetterrisiko liefern. Darüber hinaus wurde eine verbesserte Mikrophysikparametrisierung implementiert. Diese ermöglicht eine optimierte Simulation der Wechselwirkungen von Eis- und Wasserpartikeln in Wolken, sowie Regentropfen, Hagel und Graupel. In Folge führten diese Entwicklungen zu einer exakteren Prognose der Auftrittswahrscheinlichkeiten von starkem Hagel und gefährlichen Windböen. In einem letzten Projektschritt wurden die mittel- und kurzfristigen Vorhersagemethoden miteinander kombiniert, um eine nahtlose, optimierte Vorhersage von potenziellen Unwetterereignissen für wenige Stunden bis mehrere Tage im Voraus zu erstellen. Obwohl dieser Teil bis zum Projektende noch nicht vollständig abgeschlossen ist, zeigte die Überprüfung früherer Unwetterfälle, dass sich die beiden Ansätze effektiv ergänzen.