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Trockenheit 2018 - Voraussagbar? Analyse der neuen Monatsvorhersagen

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Hintergrund

Ab August 2018 konnte die WSL auf drought.ch erstmals in Echtzeit eine hydrologische Monatsvorhersage bereitstellen. Im Nachgang zur Trockenheit stellen sich jetzt die folgenden Fragen:

1. Ab welchem Zeitpunkt und in welchen Kenngrössen (Abfluss, Bodenfeuchte, Grundwasser) waren erste Anzeichen einer möglichen kommenden Trockenperiode zu erkennen?
2. Ab welchem Zeitpunkt waren die Vorhersagen zuverlässig und hatten einen Mehrwert?
3. Räumliche Variabilität der Zuverlässigkeit - in welchen Regionen der Schweiz war die Trockenheit besser vorhersagbar und für welche Kenngrössen?
4. Gibt es einen Zusammenhang zwischen Grosswetterlagen (für Mittelfristprognosen, Richardson, et al., 2017), Teleconnections (für Langfristprognosen, Butler, et al., 2019) und räumlicher und zeitlicher Variabilität der Güte der Vorhersage?
5. Verbesserungsmöglichkeiten durch pre- und postprocessing der Vorhersagen (Bogner, et al., 2016; Monhart, et al., 2018)?
6. Vergleich mit Vorhersagen seit 2012.

 

Durchgeführte Arbeiten

  • Die Monatsvorhersagen sind für den Zeitraum 2012 – 2019 nachberechnet worden
  • Implementierung von Veredelungsmethoden (pre- und post-processing)
    • Für das Jahr 2018 sind die von Monhart, et al. (2019) entwickelten Methoden zur Veredelung von Monatsvorhersagen  angewendet worden
  • Statistische Analysen – Verifizierung
    • Die Monatsvorhersagen sind bezüglich Vorhersagegüte analysiert worden.  Dazu werden die für die Hydrologie relevanten Kenngrössen (z.B. Oberflächenabfluss, Bodenfeuchtigkeit) in Analogie der Monatsvorhersagen von Temperatur und Niederschlag bei der Meteoschweiz aufbereitet.  Dabei werden die Wahrscheinlichkeiten berechnet, ob die vorhergesagten Grössen unter oder über dem langfristigen Mittel, bzw. im mittleren Bereich liegen.

 

 

 

In der folgenden Abbildung ist das Beispiel einer solchen, sogenannten Terzilenvorhersage für den Oberflächenabfluss für die erste Woche im Juli 2018 dargestellt, im Vergleich zu einer Modellsimulationen berechnet mit beobachteten meteorologischen Daten (Referenz).

 

Erste Verifizierungsergebnisse zeigen, dass durch Anwendung von Veredelungsmethoden die Güte der Vorhersage, in Abhängigkeit von Region und untersuchter Kenngrösse um 1 bis 2 Wochen verbessert werden kann. 

Generell zeigen die Ergebnisse, bedingt durch die stabile Wetterlage, eine gute Vorhersagbarkeit der Trockenheit 2018.

 

Geplante Arbeiten

  • Rolle von Grosswetterlagen: a) Gibt es Beziehungen zu Mustern von Grosswetterlagen, atmosphärischen Zuständen und ihrer Vorhersagbarkeit innerhalb der Schweiz? b) Anwendung von Machine Learning Methoden zur Musteridentifizierung (Ambühl, 2010; Shen, 2018)
  • Zusammenarbeit mit Prof. Daniela Domeisen (SNF-EHT Professur) hinsichtlich Teleconnections
  • Weitere Entwicklung und Analyse von Terzilen Vorhersagen für hydrologische Grössen – Wie können die Informationen von zeitlichen und räumlichen Vorhersagen in Warnstufen am besten zusammengefasst werden
 

Veröffentlichung