Improving rainfall nowcasting and urban runoff forecasting through dynamic radar-raingauge rainfall adjustment

The insufficient accuracy of radar rainfall estimates is a major source of uncertainty in short-term quantitative precipitation forecasts (QPFs) and associated urban flood forecasts. This study looks at the possibility of improving QPFs and urban runoff forecasts through the dynamic adjustment of radar rainfall estimates based on raingauge measurements. Two commonly used techniques (Kriging with External Drift (KED) and mean field bias correction) were used to adjust radar rainfall estimates for a large area of the UK (250,000 km2) based on raingauge data. QPFs were produced using original radar and adjusted rainfall estimates as input to a nowcasting algorithm. Runoff forecasts were generated by feeding the different QPFs into the storm water drainage model of an urban catchment in London. The performance of the adjusted precipitation estimates and the associated forecasts was tested using local rainfall and flow records. The results show that adjustments done at too large scales cannot provide tangible improvements in rainfall estimates and associated QPFs and runoff forecasts at small scales, such as those of urban catchments. Moreover, the results suggest that the KED adjusted rainfall estimates may be unsuitable for generating QPFs, as this method damages the continuity of spatial structures between consecutive rainfall fields

Information Theory for Nonparametric Learning and Probabilistic Prediction : Applications in Earth Science and Geostatistics

Interessant, aber herausfordernd: Erdsysteme sind oft komplex und ihre Probleme unterbestimmt. Lückenhaftes Verständnis relevanter Teilsysteme (Komplexitätsfrage) und die Unmöglichkeit, alles, überall und zu jeder Zeit beobachten zu können (Unterbestimmtheitsfrage), führen zu einer erheblichen inferentiellen und prädiktiven Unsicherheit. Tatsächlich ist diese Unsicherheit eines der Probleme der Erdsystemforschung, und ihre Quantifizierung ist folglich ein wesentlicher Aspekt der geowissenschaftlichen Analyse und Prognose. Zusätzlich erhöht das Nichtberücksichtigen von Unsicherheit durch deterministische Modelle oder starke parametrische Annahmen die Starrheit des Modells (als Gegenpol zur Allgemeinheit). Infolgedessen können starre Modelle zu sowohl übermäßig eingeschränkten als auch übermäßig zuversichtlichen Lösungen und damit einer suboptimalen Nutzung der verfügbaren Daten führen. Um vor diesem Hintergrund mit der Unsicherheit, die sich aus dem Mangel an Wissen oder Daten ergibt, umzugehen, spielen probabilistische Inferenz und Unsicherheitsquantifizierung eine zentrale Rolle in der Modellierung oder Analyse solcher komplexen und unterbestimmten Systeme. Unsicherheit und Information können durch Maße aus der Informationstheorie objektiv quantifiziert werden, die in Verbindung mit nichtparametrischer probabilistischer Modellierung einen geeigneten Rahmen für die Bewertung des Informationsgehalts von Daten und Modellen bietet. Außerdem hilft es, das Problem der Verwendung starrer Modelle zu überwinden, die zu einem gewissen Grad Unsicherheiten ignorieren, nicht in den Daten vorhandene Informationen hinzufügen, oder verfügbare Informationen verlieren. Diese Doktorarbeit befasst sich mit der oben skizzierten Fragestellung: Einen nichtparametrischen und probabilistischen Rahmen für geowissenschaftliche Probleme vorzuschlagen und zu validieren, der auf den Konzepten der Informationstheorie aufbaut. Prädiktive Beziehungen werden durch multivariate und empirische Wahrscheinlichkeitsverteilungen ausgedrückt, die direkt aus Daten abgeleitet werden. Die Informationstheorie wird verwendet, um den Informationsgehalt aus verschiedenen Quellen in einer universellen Einheit explizit zu berechnen und zu vergleichen. Drei typische geowissenschaftliche Probleme werden durch die Sichtweise der Informationstheorie neu betrachtet. Die Testumgebungen umfassen deskriptive und inferentielle Problemstellungen und befassen sich mit unterschiedlichen Datentypen (kontinuierlich oder kategorial), Domänen (räumliche oder zeitliche Daten), Stichprobengrößen und räumlichen Abhängigkeitseigenschaften. Zunächst wird ein nichtparametrischer Ansatz zur Identifikation von Niederschlags-Abfluss-Ereignissen entwickelt, an einem realen Datensatz getestet und mit einem physikalisch basierten Modell verglichen (Kapitel 2). Die Ergebnisse dieser Studie (Kapitel 3) bilden die Grundlage für die Entwicklung eines verteilungsfreien Ansatzes für geostatistische Fragestellungen, dessen Eigenschaften an einem synthetischen Datensatz getestet und mit Ordinary Kriging verglichen werden. Schließlich wird in Kapitel 4 die vorgeschlagene Methode für den Umgang mit kategorischen Daten und für die Simulation von Feldeigenschaften angepasst. Sie wird an einem realen Datensatz zur Klassifizierung des Bodenkontaminationsrisikos durch Blei getestet und ihre Eigenschaften mit Indicator Kriging verglichen. Jede Testanwendung befasst sich mit bestimmten Themen, die seit langem von geowissenschaftlichem Interesse sind, und beinhaltet gleichzeitig die übergreifenden Probleme der Unbestimmtheit und Komplexität. Aus den drei in dieser Arbeit vorgestellten Anwendungen ergeben sich mehrere Erkenntnisse. Der vorgeschlagene nichtparametrische Rahmen aus Basis der Informationstheorie (i) vermeidet die Einführung unerwünschter Nebeninformationen oder den Verlust vorhandener Informationen; (ii) ermöglicht die direkte Quantifizierung der Unsicherheit und des Informationsgehalts von Datensätzen sowie die Analyse von Mustern und Datenbeziehungen; (iii) beschreibt die Einflussfaktoren eines Systems; (iv) ermöglicht die Auswahl des informativsten Modells je nach Verfügbarkeit des Datensatzes; (v) reduziert die Notwendigkeit für Annahmen und minimiert Unsicherheiten; (vi) ermöglicht den Umgang mit kategorischen oder kontinuierlichen Daten; und (vii) ist anwendbar auf jede Art von Datenbeziehungen. Aufgrund der Fortschritte in der Rechenleistung und der hochentwickelten Instrumentierung, die heutzutage zur Verfügung stehen, nimmt die Verknüpfung der Geowissenschaften mit verwandten Disziplinen deutlich zu. Die Integration von Wahrscheinlichkeits- und Informationstheorie in einem nichtparametrischen Kontext garantiert einerseits die nötige Allgemeinheit und Flexibilität, um jede Art von Datenbeziehungen und Begrenzungen des Datenumfangs zu handhaben, und bietet andererseits ein Werkzeug für die Interpretation in Bezug auf den Informationsgehalt oder auf sein Gegenstück, die Unsicherheit. Diese inhärente Interdisziplinarität ermöglicht auch eine größere Flexibilität bei der Modellierung in Bezug auf die Zielgröße und die Freiheitsgrade. Beim Vorhandensein genügender Daten liegt das Potential datengetriebener Modellierungsansätze darin, dass sie ohne große Einschränkungen durch funktionale oder parametrische Annahmen und Entscheidungen auskommen. Die in dieser Arbeit vorgestellten Anwendungsbeispiele für den vorgeschlagenen Rahmen sind nur einige von vielen möglichen Anwendungen. Insgesamt trägt diese Doktorarbeit mit dem darin vorgeschlagenen Rahmen dazu bei, Konzeptualisierung und Komprimierung von Datenbeziehungen bei der Modellbildung zu vermeiden, wodurch der Informationsgehalt der Daten erhalten wird. Gleichzeitig ermöglicht er eine realistischere Berücksichtigung der damit verbundenen Unsicherheiten. In einem erweiterten Kontext bietet er einen Perspektivenwechsel bei der Darstellung und Nutzung von geowissenschaftlichem Wissen aus Sicht der Informationstheorie

Mapping Recent Decadal Climate Variations in Precipitation and Temperature across Eastern Africa and the Sahel

This chapter presents a novel interpolation approach that combines long-term mean satellite observations, station data, and topographic fields to produce grids of climate normals and trends. The approach was developed by the Climate Hazard Group (CHG) at the University of California, Santa Barbara (UCSB), to support food security analyses for the U.S. Agency for International Development’s (USAID) Famine Early Warning Systems Network (FEWS NET). The resulting FEWS NET Climatology (FCLIM) combines moving window regressions (MWRs) with geostatistical interpolation (kriging). Satellite and topographic fields often exhibit strong local correlations with in situ measurements of air temperature and rainfall. The FCLIM method uses these relationships to develop accurate and unbiased temperature and rainfall maps. The geostatistical estimation process provides standard error fields that take into account the density and spatial distribution of the point observations. These error fields are especially important when evaluating climate trends. Numerous climate change analyses present trend evaluations without assessing spatial uncertainty. In many of these studies, the number of recent observations can be very low, potentially invalidating the results. This study presents analyses for the Sahelian and eastern African rainfall and air temperatures. The results indicate significant rainfall declines in Sudan, Ethiopia, and Kenya. Every country exhibits significant increases in average air temperatures, with Sudan warming the most. This chapter concludes with a short discussion of how these results are being used to guide climate change adaptation, with a case study focused on Ethiopia

Evaluating forecasts of extreme events for hydrological applications: an approach for screening unfamiliar performance measures

Many different performance measures have been developed to evaluate field predictions in meteorology. However, a researcher or practitioner encountering a new or unfamiliar measure may have difficulty in interpreting its results, which may lead to them avoiding new measures and relying on those that are familiar. In the context of evaluating forecasts of extreme events for hydrological applications, this article aims to promote the use of a range of performance measures. Some of the types of performance measures that are introduced in order to demonstrate a six-step approach to tackle a new measure. Using the example of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) ensemble precipitation predictions for the Danube floods of July and August 2002, to show how to use new performance measures with this approach and the way to choose between different performance measures based on their suitability for the task at hand is shown. Copyright © 2008 Royal Meteorological Societ

Streamflow data availability in Europe: a detailed dataset of interpolated flow-duration curves

For about 24 000 river basins across Europe, we provide a continuous representation of the stream-flow regime in terms of empirical flow-duration curves (FDCs), which are key signatures of the hydrological behaviour of a catchment and are widely used for supporting decisions on water resource management as well as for assessing hydrologic change. In this study, FDCs are estimated by means of the geostatistical procedure termed total negative deviation top-kriging (TNDTK), starting from the empirical FDCs made available by the Joint Research Centre of the European Commission (DG-JRC) for about 3000 discharge measurement stations across Europe. Consistent with previous studies, TNDTK is shown to provide high accuracy for the entire study area, even with different degrees of reliability, which varies significantly over the study area. In order to provide this kind of information site by site, together with the estimated FDCs, for each catchment we provide indicators of the accuracy and reliability of the performed large-scale geostatistical prediction. The dataset is freely available at the PANGAEA open-access library (Data Publisher for Earth & Environmental Science) at https://doi.org/10.1594/PANGAEA.938975 (Persiano et al., 2021b)

Space-time calibration of wind speed forecasts from regional climate models

Numerical weather predictions (NWP) are systematically subject to errors due to the deterministic solutions used by numerical models to simulate the atmosphere. Statistical postprocessing techniques are widely used nowadays for NWP calibration. However, time-varying bias is usually not accommodated by such models. Its calibration performance is also sensitive to the temporal window used for training. This paper proposes space-time models that extend the main statistical postprocessing approaches to calibrate NWP model outputs. Trans-Gaussian random fields are considered to account for meteorological variables with asymmetric behavior. Data augmentation is used to account for censuring in the response variable. The benefits of the proposed extensions are illustrated through the calibration of hourly 10 m wind speed forecasts in Southeastern Brazil coming from the Eta model.Comment: 43 pages, 13 figure