Statistical forecasting of synoptic-scale rainfall in tropical Africa

Niederschlagsvorhersagen über dem tropischen Afrika basierend auf numerischen Modellen erreichen selten eine höhere Güte als einfachere klimatologische Vorhersagen. Die Grenzen der heutigen numerischen Wettervorhersagemodelle (NWP) bei der Auflösung kleinräumiger Konvektionsprozesse und die geringere intrinsische Vorhersagbarkeit in tropischen Gebieten sind wesentliche Gründe dafür. Aktuelle Forschungsergebnisse deuten jedoch darauf hin, dass datengestützte Vorhersagen, die sich ausschließlich auf räumlich-zeitliche Abhängigkeiten stützen, ein Potenzial für eine verbesserte Vorhersag-barkeit von Niederschlägen auf synoptischer Ebene über dem tropischen Afrika aufweisen. Ein weiterer Vorteil sind die geringeren Rechenkosten, die mit der Erstellung statistischer Modelle für solche Vorhersagen verbunden sind. Das Hauptziel dieser Dissertation besteht darin, tägliche Niederschlagsvorhersagen mit statistischen Modellen zu entwickeln, die ausschließlich mittels Vorhersagevariablen aus Beobachtungsdatensätzen trainiert werden. Zunächst untersuchen wir das Potenzial für die Konstruktion eines statistischen Modells zur Vorhersage der Auftrittswahrscheinlichkeit von täglichem Niederschlag im tropischen Afrika unter Verwendung eines logistischen Regressionsmodells (Logistic). Wir wenden den neu entwickelten `Coefficient of Predictive Ability\u27 (CPA) an, um Prädiktoren auf der Grundlage der Niederschlagsdaten der vorangegangenen drei Tage zu ermitteln. Das logistische Modell wird anhand der identifizierten Prädiktoren in einem "Leave-one-out"-Kreuzvalidierungsmodus trainiert, um die Robustheit der Ergebnisse zu verbessern. Die statistische Vorhersage wird mit einem klimatologie--basierten Benchmark, der operationellen Ensemble-Niederschlagsvorhersagen (ENS) des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) und einer statistisch nachbearbeiteten Ensemble-Vorhersage verglichen. Alle Vorhersagen weisen innerhalb des tropischen Regengürtels eine geringe Güte auf, mit statistisch nicht-signifikanten Unterschieden im Brier Skill Score (BSS). Die logistische Vorhersage übertrifft jedoch die Benchmarks hauptsächlich an den Rändern des Regengürtels. Die CPA, zusammen mit dem neuartigen `coherent-linear-propagation factor\u27 (coh) und meteorologischen Hilfsvariablen, zeigen, dass die hohe Stochastizität im Regengürtel die Vorhersagbarkeit einschränkt. Entlang der Ränder des Regengürtels nutzt das logistische Modell jedoch sich kohärent ausbreitende Niederschlagsmerkmale, die mit starken tropischen Wettersystemen wie den `African easterly waves\u27 (AEWs) im Sommer der Nordhemisphäre verbunden sind. Zweitens, werden in dieser Studie die Auswirkungen der verschiedenen Phasen tropischer Wellen auf synoptisch-skalige Niederschläge untersucht. Die Studie untersucht auch den Einfluss der Phasen auf NWP- und statistische Niederschlagsvorhersagen. Die Analyse zeigt, dass schnell propagierende Wellen, wie die tropische Depressionen (TDs) und Kelvin-Wellen, den größten Einfluss auf die täglichen Niederschlagsanomalien über dem tropischen Afrika haben. Großräumige Wellen, wie die Madden-Julian-Oszillation (MJO) und die äquatorialen Rossby-Wellen (ER), zeigen zwar eine gewisse Modulation, aber mit fehlenden Wellenstrukturen im verbundenen Niederschlagsmuster. Die Phasen aller tropischen Wellen, mit Ausnahme der ostwärts propagierenden Trägheitsschwerewellen (EIG) haben einen erkennbaren Einfluss auf die Güte der ENS-Vorhersage. Allerdings ist der Einfluss bei der Vorhersage des Auftretens von Niederschlägen stärker ausgeprägt als bei der Schätzung der Niederschlagsmenge. Ein großer Nachteil des oben beschriebenen datengetriebenen Ansatzes besteht darin, dass er bei der Auswahl der Prädiktoren vollständig auf menschliches Fachwissen angewiesen ist. Vorhandenes Wissen über kohärente Wellenmerkmale wird nicht direkt einbezogen, insbesondere in Regionen, in denen mehrere Wellentypen aktiv sein können. Dies führt zu nichtlinearen Wechselwirkungen, die von der CPA möglicherweise nicht erkannt werden. Eine noch wichtigere Einschränkung ist jedoch das logistische Regressionsmodell, das lediglich die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Niederschlägen vorhersagen kann. Die Weiterentwicklung der statistischen Modelle soll diese beiden Mängel beheben. Um den ersten zu beheben, wurde ein Gradient-Boosting-Verfahren eingeführt, um die Auswahl der Prädiktoren teilweise zu automatisieren. Da das logistische Regressionsmodell auf binäre Ergebnisse beschränkt ist, wurden ein Gamma-Regressionsmodell und ein fortschrittlicheres Convolutional Neural Network (CNN) verwendet, um deterministische Vorhersagen der täglichen Niederschlagsmengen für sechs Stunden im Voraus zu erstellen. Das kürzlich entwickelte `Easy Uncertainty Quantification\u27 (EasyUQ)-Tool wird verwendet, um diese deterministischen Vorhersagen in leicht zu kalibrierende probabilistische Vorhersagen umzuwandeln. Es werden Prädiktoren auf der Grundlage von sieben konvektiv gekoppelten tropischen Wellen identifiziert, um die statistischen Modelle in einem "Leave-one-out"-Kreuzvalidierungsmodus zu trainieren. Die erstellten statistischen Vorhersagen werden mit verschiedenen Benchmark-Vorhersagen verglichen, darunter zwei klimatologie-basierte Vorhersagen, die rohe ECMWF-Ensemblevorhersage und eine probabilistische Vorhersage, die mit EasyUQ aus der ECMWF-Kontrollvorhersage (ENS-control EasyUQ) erstellt wurde. Insgesamt weisen die statistischen Vorhersagen im gesamten Analysebereich eine hohe Güte auf, was die Robustheit der auf tropischen Wellen basierenden Vorhersagen belegt. Im Bereich des tropischen Regengürtels sind die statistischen Vorhersagen besser als die Benchmark-Vorhersagen. Allerdings zeigt die Gamma-Regressionsvorhersage statistische Signifikanz über ein größeres Gebiet als die CNN-Vorhersage. In Regionen mit geringem Niederschlag, insbesondere in der nördlichen Sahelzone und im äquatorialen Atlantik, scheint die ENS-Kontrollvorhersage EasyUQ ein höhere Güte aufzuweisen. Allerdings sind die Unterschiede zu den statistischen Vorhersagen in den meisten dieser Regionen statistisch nicht signifikant. Diese Dissertation gehört zu den ersten Studien, die systematisch die Vorteile des Einsatzes statistischer Prognosen zur Vorhersage des täglichen Niederschlags im tropischen Afrika aufzeigen. Basierend auf meteorologischen Erkenntnissen versucht diese Arbeit, wertvolle Einblicke in die zugrundeliegenden Prinzipien, die von komplexen maschinellen Lernmodellen genutzt werden, zu liefern, um bessere Vorhersagen als die von konventionellen NWP-Modellen zu erstellen. Die in dieser Dissertation diskutierten statistischen Modelle wurden mit Schwerpunkt auf der operationellen Vorhersage entwickelt und können aufgrund ihrer im Vergleich zu ihren Pendants im NWP-Bereich wesentlich geringeren Kosten mit minimalen Änderungen eingesetzt werden

Whitepaper: Understanding land-atmosphere interactions through tower-based flux and continuous atmospheric boundary layer measurements

Executive summary ● Target audience: AmeriFlux community, AmeriFlux Science Steering Committee & Department of Energy (DOE) program managers [ARM/ASR (atmosphere), TES (surface), and SBR (subsurface)] ● Problem statement: The atmospheric boundary layer mediates the exchange of energy and matter between the land surface and the free troposphere integrating a range of physical, chemical, and biological processes. However, continuous atmospheric boundary layer observations at AmeriFlux sites are still scarce. How can adding measurements of the atmospheric boundary layer enhance the scientific value of the AmeriFlux network? ● Research opportunities: We highlight four key opportunities to integrate tower-based flux measurements with continuous, long-term atmospheric boundary layer measurements: (1) to interpret surface flux and atmospheric boundary layer exchange dynamics at flux tower sites, (2) to support regionalscale modeling and upscaling of surface fluxes to continental scales, (3) to validate land-atmosphere coupling in Earth system models, and (4) to support flux footprint modelling, the interpretation of surface fluxes in heterogeneous terrain, and quality control of eddy covariance flux measurements. ● Recommended actions: Adding a suite of atmospheric boundary layer measurements to eddy covariance flux tower sites would allow the Earth science community to address new emerging research questions, to better interpret ongoing flux tower measurements, and would present novel opportunities for collaboration between AmeriFlux scientists and atmospheric and remote sensing scientists. We therefore recommend that (1) a set of instrumentation for continuous atmospheric boundary layer observations be added to a subset of AmeriFlux sites spanning a range of ecosystem types and climate zones, that (2) funding agencies (e.g., Department of Energy, NASA) solicit research on land-atmosphere processes where the benefits of fully integrated atmospheric boundary layer observations can add value to key scientific questions, and that (3) the AmeriFlux Management Project acquires loaner instrumentation for atmospheric boundary layer observations for use in experiments and short-term duration campaigns

The WWRP Polar Prediction Project (PPP)

Mission statement: “Promote cooperative international research enabling development of improved weather and environmental prediction services for the polar regions, on time scales from hours to seasonal”. Increased economic, transportation and research activities in polar regions are leading to more demands for sustained and improved availability of predictive weather and climate information to support decision-making. However, partly as a result of a strong emphasis of previous international efforts on lower and middle latitudes, many gaps in weather, sub-seasonal and seasonal forecasting in polar regions hamper reliable decision making in the Arctic, Antarctic and possibly the middle latitudes as well. In order to advance polar prediction capabilities, the WWRP Polar Prediction Project (PPP) has been established as one of three THORPEX (THe Observing System Research and Predictability EXperiment) legacy activities. The aim of PPP, a ten year endeavour (2013-2022), is to promote cooperative international research enabling development of improved weather and environmental prediction services for the polar regions, on hourly to seasonal time scales. In order to achieve its goals, PPP will enhance international and interdisciplinary collaboration through the development of strong linkages with related initiatives; strengthen linkages between academia, research institutions and operational forecasting centres; promote interactions and communication between research and stakeholders; and foster education and outreach. Flagship research activities of PPP include sea ice prediction, polar-lower latitude linkages and the Year of Polar Prediction (YOPP) - an intensive observational, coupled modelling, service-oriented research and educational effort in the period mid-2017 to mid-2019

An Object-Based Approach for Quantification of GCM Biases in the Simulation of Orographic Precipitation.

An object-based evaluation method to identify and quantify biases of General Circulation Models (GCMs) is introduced. The focus is on how orographic precipitation is simulated by the Eulerian Spectral Transform and the finite volume (FV) dynamical cores within the National Center of Atmospheric Research (NCAR) Community Earth System Model (CESM) with its Community Atmosphere Model (CAM). The “local” biases introduced by dynamical cores and how they evolve with varying model resolution are quantified by looking at simulated precipitation over the Coast Range and the Sierra Nevada mountains on the West Coast of North America. The first step of the object-based method involves identification of orographic precipitation features (study features) simulated differently by the CAM Eulerian Spectral Transform and CAM FV dynamical cores. We examined Atmospheric Model Intercomparison Project (AMIP) model simulations together with Global Precipitation Climatology Center (GPCC) observations to select the study features. CAM FV resembled the observed spatial pattern of precipitation better than the CAM Eulerian Spectral Transform scheme. As the second step of the method, idealized experiments were conducted running the Community Atmosphere Model (CAM) coupled with a simplified physics parameterization to understand the causes of this difference between the CAM FV and the CAM Eulerian Spectral Transform dynamical cores. Three different mechanisms of precipitation were isolated due to (a) stable upslope ascent, (b) local surface fluxes and moisture transport, and (c) resolved downstream waves. The precipitation features related to these mechanisms were isolated as “objects” using pattern recognition methods such as clustering and classification trees. The CAM Eulerian Spectral Transform model simulations become more unrealistic as the resolvable scales of the simulated precipitation gets smaller, and the amount of simulated precipitation gets larger. The reasons of this problematic representation of orographic precipitation by the CAM Eulerian Spectral Transform dynamical core (i.e. bias) can be summarized in three categories: (a) bias due to spectral filtering of the topography, (b) bias in small-scale phenomena due to spectral transform method, (c) grid scale variability (noise) due to spectral transform method. The results also indicated stronger sensitivity of the CAM Eulerian Spectral Transform dynamical core to model resolution.PhDAtmos, Oceanic & Space SciencesUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/108827/1/yorgun_1.pd