Nowcasting for a high-resolution weather radar network

2010 Fall.Includes bibliographical references.Short-term prediction (nowcasting) of high-impact weather events can lead to significant improvement in warnings and advisories and is of great practical importance. Nowcasting using weather radar reflectivity data has been shown to be particularly useful. The Collaborative Adaptive Sensing of the Atmosphere (CASA) radar network provides high-resolution reflectivity data amenable to producing valuable nowcasts. The high-resolution nature of CASA data requires the use of an efficient nowcasting approach, which necessitated the development of the Dynamic Adaptive Radar Tracking of Storms (DARTS) and sinc kernel-based advection nowcasting methodology. This methodology was implemented operationally in the CASA Distributed Collaborative Adaptive Sensing (DCAS) system in a robust and efficient manner necessitated by the high-resolution nature of CASA data and distributed nature of the environment in which the nowcasting system operates. Nowcasts up to 10 min to support emergency manager decision-making and 1-5 min to steer the CASA radar nodes to better observe the advecting storm patterns for forecasters and researchers are currently provided by this system. Results of nowcasting performance during the 2009 CASA IP experiment are presented. Additionally, currently state-of-the-art scale-based filtering methods were adapted and evaluated for use in the CASA DCAS to provide a scale-based analysis of nowcasting. DARTS was also incorporated in the Weather Support to Deicing Decision Making system to provide more accurate and efficient snow water equivalent nowcasts for aircraft deicing decision support relative to the radar-based nowcasting method currently used in the operational system. Results of an evaluation using data collected from 2007-2008 by the Weather Service Radar-1988 Doppler (WSR-88D) located near Denver, Colorado, and the National Center for Atmospheric Research Marshall Test Site near Boulder, Colorado, are presented. DARTS was also used to study the short-term predictability of precipitation patterns depicted by high-resolution reflectivity data observed at microalpha (0.2-2 km) to mesobeta (20-200 km) scales by the CASA radar network. Additionally, DARTS was used to investigate the performance of nowcasting rainfall fields derived from specific differential phase estimates, which have been shown to provide more accurate and robust rainfall estimates compared to those made from radar reflectivity data

Relative Importance of Radar Variables for Nowcasting Heavy Rainfall: A Machine Learning Approach

Highly short-term forecasting, or nowcasting, of heavy rainfall due to rapidly evolving mesoscale convective systems (MCSs) is particularly challenging for traditional numerical weather prediction models. To overcome such a challenge, a growing number of studies have shown significant advantages of using machine learning (ML) modeling techniques with remote sensing data, especially weather radar data, for high-resolution rainfall nowcasting. To improve ML model performance, it is essential first and foremost to quantify the importance of radar variables and identify pertinent predictors of rainfall that can also be associated with domain knowledge. In this study, a set of MCS types consisting of convective cell, mesoscale convective cell, diagonal squall line, and parallel squall line, was adopted to categorize MCS storm cells, following the fuzzy logic algorithm for storm tracking, over the Korean Peninsula. The relationships between rain rates and over 15 variables derived from data products of dual-polarimetric weather radar were investigated and quantified via 5 ML regression methods and a permutation importance algorithm. As an applicational example, ML classification models were also developed to predict locations of storm cells. Recalibrated ML regression models with identified pertinent predictors were coupled with the ML classification models to provide early warnings of heavy rainfall. Results imply that future work needs to consider MCS type information to improve ML modeling for nowcasting and early warning of heavy rainfall

Should quarterly government finance statistics be used for fiscal surveillane in Europe?

We use a newly available dataset of euro area quarterly national accounts fiscal data and construct multi-variate, state-space mixed-frequencies models for the government deficit, revenue and expenditure in order to assess its information content and its potential use for fiscal forecasting and monitoring purposes. The models are estimated with annual and quarterly national accounts fiscal data, but also incorporate monthly information taken from the cash accounts of the governments. The results show the usefulness of our approach for real-time fiscal policy surveillance in Europe, given the current policy framework in which the relevant official figures are expressed in annual terms. JEL Classification: C53, E6, H6Fiscal policies, forecasting, Mixed frequency data, Unobserved Components

Methods for Optimal Microgrid Management

Abstract During the last years, the number of distributed generators has grown significantly and it is expected to become higher in the future. Several new technologies are being de-veloped for this type of generation (including microturbines, photovoltaic plants, wind turbines and electrical storage systems) and have to be integrated in the electrical grid. In this framework, active loads (i.e., shiftable demands like electrical vehicles, intelligent buildings, etc.) and storage systems are crucial to make more flexible and smart the dis-tribution system. This thesis deals with the development and application of system engi-neering methods to solve real-world problems within the specific framework of microgrid control and management. The typical kind of problems that is considered when dealing with the manage-ment and control of Microgrids is generally related to optimal scheduling of the flows of energy among the various components in the systems, within a limited area. The general objective is to schedule the energy consumptions to maximize the expected system utility under energy consumption and energy generation constraints. Three different issues related to microgrid management will be considered in detail in this thesis: 1. The problem of Nowcasting and Forecasting of the photovoltaic power production (PV). This problem has been approached by means of several data-driven techniques. 2. The integration of stations to charge electric vehicles in the smart grids. The impact of this integration on the grid processes and on the demand satisfaction costs have been analysed. In particular, two different models have been developed for the optimal integration of microgrids with renewable sources, smart buildings, and the electrical vehicles (EVs), taking into account two different technologies. The first model is based on a discrete-time representation of the dynamics of the system, whereas the second one adopts a discrete-event representation. 3. The problem of the energy optimization for a set of interconnencted buildings. In ths connection, an architecture, structured as a two-level control scheme has been developed. More precisely, an upper decision maker solves an optimization problem to minimize its own costs and power losses, and provides references (as 3 regars the power flows) to local controllers, associated to buildings. Then, lower level (local) controllers, on the basis of a more detailed representation of each specific subsystem (the building associated to the controller), have the objective of managing local storage systems and devices in order to follow the reference values (provided by the upper level), to contain costs, and to achieve comfort requirements

Precipitation phase discrimination: diagnosing and nowcasting

[eng] Precipitation phase discrimination at ground level constitutes a fundamental variable in many meteorological and hydrological applications, including avalanche hazards, winter road safety, and flooding from rain on snow events. Discrimination of the precipitation phase at surface level has been widely studied following different approaches ranging from decision tree algorithms based on vertical temperature profiles parameters, to machine learning algorithms through schemes relying on microphysical parameterisations. However, precipitation phase discrimination is still challenging, specially at temperature close to freezing point. Several studies pointed out research gaps regarding this topic and the present thesis aims to make its small contribution to some of them. In addition, this thesis comes from the need to provide the Meteorological Service of Catalonia with an adjusted and verified precipitation phase discrimination product for diagnosing and nowcasting purposes. In order to achieve both kind of requirements six specific objectives were set and upon which this thesis was structured. These are the following: • SO1. Obtention of a dynamic interpolation scheme suitable for complex terrain, and high spatial and temporal resolution. • SO2. Evaluation and adjustment of different schemes and meteorological variables to diagnose discrimination of the surface precipitation phase. • SO3. Assessment of citizen science and crowd sourced observations for monitoring snow events. • SO4. Development and evaluation of different schemes to nowcast discrimination of the precipitation phase. • SO5. Evaluation of ensemble techniques to nowcast discrimination of the precipitation phase. • SO6. Implementation of a precipitation phase product in an operational chain. The present thesis is based in a compendium of three scientific publications and three major blocks were defined following each publication. The storyline of the thesis is first based on obtaining spatial surface information from point meteorological observations. Then, the spatial information is used to estimate precipitation phase for diagnosing purposes. And finally, include extrapolation techniques and numerical weather prediction models to nowcast the precipitation phase with a forecast lead time of 180 minutes. The first block of the thesis presents a methodology to interpolate high spatially and temporally resolved meteorological observations. Interpolation techniques have been widely studied and verified for daily and monthly observations, but limited for hourly or sub-hourly time scales. At these scales, observations tend to be more irregular and present higher variability as they are influenced by weather conditions, such as the presence of fog banks or thermal inversions. For this reason, an adaptive interpolation system was proposed. It is based on the combination of three elements: clustering, multiple linear regression, and residual correction. Meteorological observations are first divided in several clusters of variable size to separate areas prone to be affected by different weather conditions. A multiple linear regression is calculated for each cluster and then compared against an MLR that considers all data. It is in this step where the proposed system plays its role. The system, based on interpolation errors, decides which MLR uses in each cluster: that calculated using the stations of the cluster only or that using all stations available. The adaptive character of the system lays on using different number of clusters and test all them every time an interpolation is conducted. The system was successfully applied in three European regions, and results indicate a reduction of RMSE when the proposed interpolation system is used compared to using a single MLR considering all stations. Once the step to interpolate point meteorological observations is achieved, the thesis focuses on discrimination of the precipitation phase in the following two blocks. The second block evaluates different precipitation phase discrimination schemes based on surface observations for diagnosing purposes. These schemes set thresholds on meteorological variables upon which precipitation is classified as rain, mixed or snow. In order to perform the evaluation of the schemes around 7700 quality-controlled observations of precipitation phase were gathered from different sources concerning Catalonia. According to the verification results, the schemes including air saturation conditions perform best, that is wet bulb temperature or combining air temperature with relative humidity. When analysing the schemes for specific snowfall events, a certain variability among the optimum thresholds was identified. This lead to suggest a range of thresholds when monitoring snowfall events. In addition, apart from the quality-controlled observations, citizen science and crowd sourced observations were also collected and evaluated showing both advantages and limitations. The third block of the thesis is also focused on precipitation phase determination, but in this case for nowcasting purposes. Apart from considering surface precipitation phase discrimination schemes, algorithms based on vertical temperature profiles, which play a key role on determining precipitation phase at ground level, were also considered. According to the threshold and performance variability observed when diagnosing precipitation phase and based on previous studies, combinations of algorithms were also taken into account in this block. The performance of the different algorithms and their combinations was assessed in eight low-altitude snowfall events reported in Catalonia between 2010 and 2021. Verification results showed that a combination of algorithms is preferable as it may provide a wide perspective to forecasters during precipitation phase transitions. In addition, this block included the implementation of a probabilistic methodology to nowcast the precipitation field. The results obtained in the present thesis allowed to adjust and improve the real- time precipitation phase discrimination at the Meteorological Service of Catalonia. In addition, a nowcasting of precipitation phase product was also developed and operationally implemented. The results may also contribute to add a new verification dataset for precipitation phase discrimination purposes, together with the evaluation of precipitation phase schemes with interpolated meteorological variables and the development of spatially resolved products.[cat] Discriminar el tipus de precipitació a la superfície és una informació fonamental en diverses aplicacions meteorològiques i hidrològiques, com ara el perill d’allaus, la seguretat a la carretera durant condicions hivernals, o les inundacions provocades per pluges sobre superfícies nevades. Una gran varietat d’estudis s’han centrat en la discriminació del tipus de precipitació a la superfície mitjançant diferents tècniques, des d’arbres de decisió basats en paràmetres de perfils verticals de temperatura fins a algoritmes basats en intel·ligència artificial, passant per esquemes amb parametritzacions de microfísica. Tot i així, la discriminació del tipus de precipitació a la superfície continua sent un repte, especialment quan la temperatura és propera al 0°C. Diversos estudis han enumerat un seguit de mancances relacionades amb la discriminació del tipus de precipitació i aquesta tesi pretén aportar el seu granet de sorra en algun d’ells. A més, la tesi també neix de la necessitat del Servei Meteorològic de Catalunya de disposar d’un producte ajustat i verificat per classificar la precipitació en pluja, aiguaneu i neu, tant a nivell de diagnosi com a predicció a molt curt termini. Per tal d’assolir els dos tipus de requeriment s’han definit un total de sis objectius específics (OE) a partir dels quals s’ha estructurat la tesi. Són els següents: • OE1. Obtenció d’un sistema d’interpolació adaptatiu per a terreny complex, i per a altes resolucions temporals i espacials. • OE2. Avaluació i ajust de diferents esquemes i variables meteorològiques per diagnosticar la discriminació del tipus de precipitació en la superfície. • OE3. Avaluació de les observacions obtingudes a partir de la ciència ciutadana per al monitoratge de nevades a cotes baixes. • OE4. Desenvolupament i avaluació de diferents esquemes per a la predicció a molt curt termini del tipus de precipitació. • OE5. Avaluació de tècniques de conjunts per a la predicció a molt curt termini del tipus de precipitació. • OE6. Implementació operativa d’un producte per discriminar el tipus de precip- itació en la superfície. Aquesta tesi està basada en un compendi de tres articles científics i, per tant, s’han definit tres blocs seguint cadascuna de les publicacions. El guió d’aquesta tesi comença amb l’obtenció d’informació espacial a partir d’observacions meteorològiques puntuals. Després, amb aquesta informació s’estima el tipus de precipitació per a un producte de diagnosi. Finalment, s’inclouen tècniques d’extrapolació i models numèrics de predicció per tal d’obtenir una predicció a molt curt termini (180 minuts) del tipus de precipitació. El primer bloc de la tesi presenta una metodologia per a interpolar observacions meteorològiques de superfície a una alta resolució temporal i espacial. Hi ha multitud de tècniques d’interpolació i totes han estat a bastament estudiades per a escales diàries o mensuals. Ara bé, els estudis centrats en la verificació per a escales temporals més petites, com ara horàries o 30-minutals són més escassos. A aquestes escales les observacions tendeixen a presentar molta variabilitat, ja que es veuen notablement influenciades per les condicions meteorològiques, ja sigui la presència de bancs de boira o d’inversions tèrmiques. Per aquesta raó, s’ha proposat un sistema d’interpolació dinàmic. Està basat en la combinació de tres elements: agrupació (clustering), regressió lineal múltiple, i correcció dels residus. Primer, les observacions meteorològiques es divideixen en diferents grups de mides diferents amb la intenció de separar zones que tendeixen a presentar condicions meteorològiques diferents. Per a cada agrupació es calcula una regressió lineal múltiple i després es compara amb una regressió lineal múltiple obtinguda amb totes les estacions. És en aquest punt on entra en joc el sistema d’interpolació proposat. El sistema, tenint en compte els errors de la interpolació, decideix quina regressió lineal múltiple fa servir per a cada agrupació. O bé la calculada només amb les estacions que es troben dins l’agrupació, o bé la que considera totes les estacions. El caràcter adaptatiu del sistema recau en la utilització de diferents nombres d’agrupacions, testejant-les totes cada vegada que es vol fer una interpolació. El sistema s’ha verificat de forma satisfactòria a tres regions europees i els resultats indiquen una reducció de l’error quadràtic mitjà en comparació a fer servir una sola regressió lineal múltiple fent servir totes les estacions. Una vegada s’ha obtingut una metodologia per a la interpolació d’observacions meteorològiques, la tesi se centra en la discriminació del tipus de precipitació en els següents dos blocs. El segon bloc avalua diferents esquemes basats en observacions de superfície per a discriminar el tipus de precipitació. Aquests esquemes estableixen llindars a variables meteorològiques a partir dels quals la precipitació es classifica en pluja, aiguaneu i neu. Per tal de fer aquesta avaluació s’han emprat al voltant de 7700 observacions del tipus de precipitació obtingudes de diverses fonts oficials. Els resultats de la verificació indiquen que els esquemes que inclouen informació respecte a les condicions de saturació de l’aire presenten un millor comportament, com ara la temperatura del termòmetre humit o la combinació de temperatura de l’aire i humitat relativa. Ara bé, quan s’analitzen els esquemes de discriminació per a esdeveniments concrets s’observa una certa variabilitat entre els llindars utilitzats. Això suggereix considerar un rang de llindars, i no només uns d’establerts, per al monitoratge de nevades. A més a més, a part de les observacions de fonts oficials, s’han tingut en compte observacions obtingudes a partir de ciència ciutadana mostrant-ne els avantatges i les limitacions. El tercer bloc de la tesi també està enfocat a la discriminació del tipus de precipitació, però en aquest cas no per a la diagnosi sinó per a la predicció a molt curt termini. A part de considerar els esquemes de discriminació del tipus de precipitació basats en observacions de superfície, també es tenen en compte algoritmes basats en perfils verticals de temperatura. Aquests tenen un paper important a l’hora de determinar el tipus de precipitació en superfície. Tenint en compte la variabilitat observada al segon bloc pel que fa als llindars de discriminació i en estudis anteriors, també es consideren combinacions de diferents algoritmes. La verificació dels esquemes de forma individual i les seves combinacions es realitza a partir de vuit episodis de nevades a cotes baixes ocorreguts a Catalunya entre el 2010 i el 2021. Els resultats mostren que una combinació d’algoritmes és preferible, ja que pot proporcionar un punt de vista més ampli als predictors durant transicions de tipus de precipitació. A més a més, aquest bloc inclou la implementació d’una metodologia probabilística per a la predicció a molt curt termini del camp de precipitació. Els resultats obtinguts en aquesta tesi han permès ajustar i millorar el producte de discriminació del tipus de precipitació en temps real del Servei Meteorològic de Catalunya. A més, també s’ha desenvolupat i implementat de forma operativa la predicció a molt curt termini del tipus de precipitació. Els resultats de la tesi també poden contribuir a afegir una nova verificació de metodologies per discriminar el tipus de precipitació, juntament amb l’ús de dades interpolades per a la discriminació del tipus de precipitació en comptes de dades d’observades

Precipitation phase discrimination: diagnosing and nowcasting

Precipitation phase discrimination at ground level constitutes a fundamental variable in many meteorological and hydrological applications, including avalanche hazards, winter road safety, and flooding from rain on snow events. Discrimination of the precipitation phase at surface level has been widely studied following different approaches ranging from decision tree algorithms based on vertical temperature profiles parameters, to machine learning algorithms through schemes relying on microphysical parameterisations. However, precipitation phase discrimination is still challenging, specially at temperature close to freezing point. Several studies pointed out research gaps regarding this topic and the present thesis aims to make its small contribution to some of them. In addition, this thesis comes from the need to provide the Meteorological Service of Catalonia with an adjusted and verified precipitation phase discrimination product for diagnosing and nowcasting purposes. In order to achieve both kind of requirements six specific objectives were set and upon which this thesis was structured. These are the following: • SO1. Obtention of a dynamic interpolation scheme suitable for complex terrain, and high spatial and temporal resolution. • SO2. Evaluation and adjustment of different schemes and meteorological variables to diagnose discrimination of the surface precipitation phase. • SO3. Assessment of citizen science and crowd sourced observations for monitoring snow events. • SO4. Development and evaluation of different schemes to nowcast discrimination of the precipitation phase. • SO5. Evaluation of ensemble techniques to nowcast discrimination of the precipitation phase. • SO6. Implementation of a precipitation phase product in an operational chain. The present thesis is based in a compendium of three scientific publications and three major blocks were defined following each publication. The storyline of the thesis is first based on obtaining spatial surface information from point meteorological observations. Then, the spatial information is used to estimate precipitation phase for diagnosing purposes. And finally, include extrapolation techniques and numerical weather prediction models to nowcast the precipitation phase with a forecast lead time of 180 minutes. The first block of the thesis presents a methodology to interpolate high spatially and temporally resolved meteorological observations. Interpolation techniques have been widely studied and verified for daily and monthly observations, but limited for hourly or sub-hourly time scales. At these scales, observations tend to be more irregular and present higher variability as they are influenced by weather conditions, such as the presence of fog banks or thermal inversions. For this reason, an adaptive interpolation system was proposed. It is based on the combination of three elements: clustering, multiple linear regression, and residual correction. Meteorological observations are first divided in several clusters of variable size to separate areas prone to be affected by different weather conditions. A multiple linear regression is calculated for each cluster and then compared against an MLR that considers all data. It is in this step where the proposed system plays its role. The system, based on interpolation errors, decides which MLR uses in each cluster: that calculated using the stations of the cluster only or that using all stations available. The adaptive character of the system lays on using different number of clusters and test all them every time an interpolation is conducted. The system was successfully applied in three European regions, and results indicate a reduction of RMSE when the proposed interpolation system is used compared to using a single MLR considering all stations. Once the step to interpolate point meteorological observations is achieved, the thesis focuses on discrimination of the precipitation phase in the following two blocks. The second block evaluates different precipitation phase discrimination schemes based on surface observations for diagnosing purposes. These schemes set thresholds on meteorological variables upon which precipitation is classified as rain, mixed or snow. In order to perform the evaluation of the schemes around 7700 quality-controlled observations of precipitation phase were gathered from different sources concerning Catalonia. According to the verification results, the schemes including air saturation conditions perform best, that is wet bulb temperature or combining air temperature with relative humidity. When analysing the schemes for specific snowfall events, a certain variability among the optimum thresholds was identified. This lead to suggest a range of thresholds when monitoring snowfall events. In addition, apart from the quality-controlled observations, citizen science and crowd sourced observations were also collected and evaluated showing both advantages and limitations. The third block of the thesis is also focused on precipitation phase determination, but in this case for nowcasting purposes. Apart from considering surface precipitation phase discrimination schemes, algorithms based on vertical temperature profiles, which play a key role on determining precipitation phase at ground level, were also considered. According to the threshold and performance variability observed when diagnosing precipitation phase and based on previous studies, combinations of algorithms were also taken into account in this block. The performance of the different algorithms and their combinations was assessed in eight low-altitude snowfall events reported in Catalonia between 2010 and 2021. Verification results showed that a combination of algorithms is preferable as it may provide a wide perspective to forecasters during precipitation phase transitions. In addition, this block included the implementation of a probabilistic methodology to nowcast the precipitation field. The results obtained in the present thesis allowed to adjust and improve the real- time precipitation phase discrimination at the Meteorological Service of Catalonia. In addition, a nowcasting of precipitation phase product was also developed and operationally implemented. The results may also contribute to add a new verification dataset for precipitation phase discrimination purposes, together with the evaluation of precipitation phase schemes with interpolated meteorological variables and the development of spatially resolved products.Discriminar el tipus de precipitació a la superfície és una informació fonamental en diverses aplicacions meteorològiques i hidrològiques, com ara el perill d’allaus, la seguretat a la carretera durant condicions hivernals, o les inundacions provocades per pluges sobre superfícies nevades. Una gran varietat d’estudis s’han centrat en la discriminació del tipus de precipitació a la superfície mitjançant diferents tècniques, des d’arbres de decisió basats en paràmetres de perfils verticals de temperatura fins a algoritmes basats en intel·ligència artificial, passant per esquemes amb parametritzacions de microfísica. Tot i així, la discriminació del tipus de precipitació a la superfície continua sent un repte, especialment quan la temperatura és propera al 0°C. Diversos estudis han enumerat un seguit de mancances relacionades amb la discriminació del tipus de precipitació i aquesta tesi pretén aportar el seu granet de sorra en algun d’ells. A més, la tesi també neix de la necessitat del Servei Meteorològic de Catalunya de disposar d’un producte ajustat i verificat per classificar la precipitació en pluja, aiguaneu i neu, tant a nivell de diagnosi com a predicció a molt curt termini. Per tal d’assolir els dos tipus de requeriment s’han definit un total de sis objectius específics (OE) a partir dels quals s’ha estructurat la tesi. Són els següents: • OE1. Obtenció d’un sistema d’interpolació adaptatiu per a terreny complex, i per a altes resolucions temporals i espacials. • OE2. Avaluació i ajust de diferents esquemes i variables meteorològiques per diagnosticar la discriminació del tipus de precipitació en la superfície. • OE3. Avaluació de les observacions obtingudes a partir de la ciència ciutadana per al monitoratge de nevades a cotes baixes. • OE4. Desenvolupament i avaluació de diferents esquemes per a la predicció a molt curt termini del tipus de precipitació. • OE5. Avaluació de tècniques de conjunts per a la predicció a molt curt termini del tipus de precipitació. • OE6. Implementació operativa d’un producte per discriminar el tipus de precip- itació en la superfície. Aquesta tesi està basada en un compendi de tres articles científics i, per tant, s’han definit tres blocs seguint cadascuna de les publicacions. El guió d’aquesta tesi comença amb l’obtenció d’informació espacial a partir d’observacions meteorològiques puntuals. Després, amb aquesta informació s’estima el tipus de precipitació per a un producte de diagnosi. Finalment, s’inclouen tècniques d’extrapolació i models numèrics de predicció per tal d’obtenir una predicció a molt curt termini (180 minuts) del tipus de precipitació. El primer bloc de la tesi presenta una metodologia per a interpolar observacions meteorològiques de superfície a una alta resolució temporal i espacial. Hi ha multitud de tècniques d’interpolació i totes han estat a bastament estudiades per a escales diàries o mensuals. Ara bé, els estudis centrats en la verificació per a escales temporals més petites, com ara horàries o 30-minutals són més escassos. A aquestes escales les observacions tendeixen a presentar molta variabilitat, ja que es veuen notablement influenciades per les condicions meteorològiques, ja sigui la presència de bancs de boira o d’inversions tèrmiques. Per aquesta raó, s’ha proposat un sistema d’interpolació dinàmic. Està basat en la combinació de tres elements: agrupació (clustering), regressió lineal múltiple, i correcció dels residus. Primer, les observacions meteorològiques es divideixen en diferents grups de mides diferents amb la intenció de separar zones que tendeixen a presentar condicions meteorològiques diferents. Per a cada agrupació es calcula una regressió lineal múltiple i després es compara amb una regressió lineal múltiple obtinguda amb totes les estacions. És en aquest punt on entra en joc el sistema d’interpolació proposat. El sistema, tenint en compte els errors de la interpolació, decideix quina regressió lineal múltiple fa servir per a cada agrupació. O bé la calculada només amb les estacions que es troben dins l’agrupació, o bé la que considera totes les estacions. El caràcter adaptatiu del sistema recau en la utilització de diferents nombres d’agrupacions, testejant-les totes cada vegada que es vol fer una interpolació. El sistema s’ha verificat de forma satisfactòria a tres regions europees i els resultats indiquen una reducció de l’error quadràtic mitjà en comparació a fer servir una sola regressió lineal múltiple fent servir totes les estacions. Una vegada s’ha obtingut una metodologia per a la interpolació d’observacions meteorològiques, la tesi se centra en la discriminació del tipus de precipitació en els següents dos blocs. El segon bloc avalua diferents esquemes basats en observacions de superfície per a discriminar el tipus de precipitació. Aquests esquemes estableixen llindars a variables meteorològiques a partir dels quals la precipitació es classifica en pluja, aiguaneu i neu. Per tal de fer aquesta avaluació s’han emprat al voltant de 7700 observacions del tipus de precipitació obtingudes de diverses fonts oficials. Els resultats de la verificació indiquen que els esquemes que inclouen informació respecte a les condicions de saturació de l’aire presenten un millor comportament, com ara la temperatura del termòmetre humit o la combinació de temperatura de l’aire i humitat relativa. Ara bé, quan s’analitzen els esquemes de discriminació per a esdeveniments concrets s’observa una certa variabilitat entre els llindars utilitzats. Això suggereix considerar un rang de llindars, i no només uns d’establerts, per al monitoratge de nevades. A més a més, a part de les observacions de fonts oficials, s’han tingut en compte observacions obtingudes a partir de ciència ciutadana mostrant-ne els avantatges i les limitacions. El tercer bloc de la tesi també està enfocat a la discriminació del tipus de precipitació, però en aquest cas no per a la diagnosi sinó per a la predicció a molt curt termini. A part de considerar els esquemes de discriminació del tipus de precipitació basats en observacions de superfície, també es tenen en compte algoritmes basats en perfils verticals de temperatura. Aquests tenen un paper important a l’hora de determinar el tipus de precipitació en superfície. Tenint en compte la variabilitat observada al segon bloc pel que fa als llindars de discriminació i en estudis anteriors, també es consideren combinacions de diferents algoritmes. La verificació dels esquemes de forma individual i les seves combinacions es realitza a partir de vuit episodis de nevades a cotes baixes ocorreguts a Catalunya entre el 2010 i el 2021. Els resultats mostren que una combinació d’algoritmes és preferible, ja que pot proporcionar un punt de vista més ampli als predictors durant transicions de tipus de precipitació. A més a més, aquest bloc inclou la implementació d’una metodologia probabilística per a la predicció a molt curt termini del camp de precipitació. Els resultats obtinguts en aquesta tesi han permès ajustar i millorar el producte de discriminació del tipus de precipitació en temps real del Servei Meteorològic de Catalunya. A més, també s’ha desenvolupat i implementat de forma operativa la predicció a molt curt termini del tipus de precipitació. Els resultats de la tesi també poden contribuir a afegir una nova verificació de metodologies per discriminar el tipus de precipitació, juntament amb l’ús de dades interpolades per a la discriminació del tipus de precipitació en comptes de dades d’observades

Radar rainfall forecasting for sewer flood modelling to support decision-making in sewer network operations

Radar quantitative precipitation estimates (QPEs) and forecasts (QPFs) are useful in urban hydrology because they can provide real time or forecasted rainfall information for flood forecasting/warning systems. Sewer flooding is a disruptive problem in England and Wales. Wastewater companies have reported that more than 4,700 customers are at risk of internal sewer flooding. Currently in the UK, mitigating sewer flooding before it occurs is difficult to achieve operationally because of the lack of accurate and specific data. As radar rainfall data is available from the UK Met Office, particularly radar QPFs with a maximum lead time of 6 hours, these datasets could be used to predict sewer flooding up to this maximum lead time. This research investigates the uses of radar Quantitative Precipitation Forecasts and Quantitative Precipitation Estimates to support short term decisions of sewer network operation in reducing the risk of sewer flooding. It is achieved by increasing the accuracy of deterministic radar quantitative precipitation forecasts, developing on probabilistic radar quantitative precipitation forecasts, and using spatial variability of radar quantitative precipitation estimates to estimate flood extents in sewer catchments from the North East of England. Radar rainfall data used in the case study is also sourced from this region of size 184 km x 140 km. The temporal and spatial resolutions of rainfall forecasts are important to producing accurate hydrological output. Hence, increasing these resolutions is identified to improving deterministic radar quantitative precipitation forecasts for hydrological applications. An interpolation method involving temporal interpolation by optical flow and spatial interpolation by Universal Kriging is proposed to increase the resolution of radar QPF from a native resolution of 15 mins and 2-km to 5 mins and 1-km. Key results are that the interpolation method proposed outperforms traditional interpolation approaches including simple linear temporal interpolation and spatial interpolation by inverse distance weighting. Probabilistic radar quantitative precipitation forecasts provide information of the uncertainty of the radar deterministic forecasts. However, probabilistic approaches have limitations in that they may not accurately depict the uncertainty range for different rainfall types. Hence, postprocessing probabilistic quantitative precipitation forecasts are required. A Bayesian postprocessing approach is introduced to postprocess probability distributions produced from an existing stochastic method using the latest radar QPE. Furthermore, non-normal distributions in the stochastic model are developed using gamma based generalised linear models. Key successes of this approach are that the postprocessed probabilistic QPFs are more accurate than the pre-processed QPFs in both cool and warm seasons of a year. Furthermore, the postprocessed QPFs of all the verification events better correlate with their QPE, thus improving the temporal structure. Spatial variability of radar QPE/QPF data influences flood dynamics in a sewer catchment. Moreover, combination of different percentiles of probabilistic QPFs, per radar grid, over a sewer catchment would produce different spatial distributions of rainfall over the area. Furthermore, simulating many probabilistic QPFs concurrently is computationally demanding. Therefore, generalised linear models have been used to estimate model flood variables using a spatial analysis of radar QPE. Spatial analysis involves using indexes representing specific information of the spatial distribution of rainfall. The novelty of this estimation method includes faster estimations of flood extents. The main points of success of this approach are that more detailed spatial analysis of large sewer catchments produce more accurate flood estimations that could be used without running hydraulic simulations. This makes the approach suitable for probabilistic sewer flood forecasting in real-time applications. A business case is proposed to use the outputs of this research for commercial applications. Probabilistic sewer flood forecasting is evaluated and recommended for industry application using a financial appraisal approach for Northumbrian Water Limited. The business case shows that the methods could be adopted by the wastewater company to mitigate sewer flooding before it occurs. This would support decision making and save costs with better intervention management

On the Implementation of a regional X-bandweather radar network

In the last few years, the number of worldwide operational X-band weather radars has rapidly been growing, thanks to an established technology that offers reliability, high performance, and reduced efforts and costs for installation and maintenance, with respect to the more widespread C- and S-band systems. X-band radars are particularly suitable for nowcasting activities, as those operated by the LaMMA (Laboratory of Monitoring and Environmental Modelling for the sustainable development) Consortium in the framework of its institutional duties of operational meteorological surveillance. In fact, they have the capability to monitor precipitation, resolving very local scales, with good spatial and temporal details, although with a reduced scanning range. The Consortium has recently installed a small network of X-band weather radars that partially overlaps and completes the existing national radar network over the north Tyrrhenian area. This paper describes the implementation of this regional network, detailing the aspects related with the radar signal processing chain that provides the final reflectivity composite, starting from the acquisition of the signal power data. The network performances are then qualitatively assessed for three case studies characterised by different precipitation regimes and different seasons. Results are satisfactory especially during intense precipitations, particularly regarding what concerns their spatial and temporal characterisation