Perspectives on warm conveyor belts - sensitivities to ensemble configuration and the role for forecast error

Warmluftförderbänder (engl. warm conveyor belts, WCBs) sind Wettersysteme, die einen erheblichen Einfluss auf die großräumige Zirkulation in den Außertropen ausüben. Da sie Vorhersagefehler verstärken und auf das Rossby-Wellenmuster projizieren können, sind sie von großer Bedeutung für numerische Wettervorhersagen. Gleichzeitig wird der Aufstieg von Luftmassen in WCBs von der unteren in die obere Troposphäre stark von der Freisetzung von latenter Wärme durch Wolkenkondensationsprozesse angetrieben, deren Darstellung in Vorhersagemodellen mit Unsicherheiten behaftet ist. In der vorliegenden Arbeit werden zwei Aspekte von WCBs im Zusammenhang mit Ensemblevorhersagen näher beleuchtet: (1) Sensitivitäten von WCBs auf die Darstellung von Unsicherheiten der Anfangsbedingungen und des Vorhersagemodells, und (2) die Rolle von WCBs für das Wachstum von Vorhersagefehlern. Ensemble-Vorhersagesysteme berücksichtigen Vorhersagefehler, die mit physikalischen Parametrisierungen zusammenhängen, indem mehrere Vorhersageläufe mit gestörter Modellphysik durchgeführt werden. Das “stochastically perturbed parametrization tendencies“ (SPPT) Schema, eine bewährte Methode zur Darstellung von Modellunsicherheiten, führt Störungen in die von den physikalischen Parametrisierungen berechneten Tendenzen ein. Die Amplitude der lokalen Störungen ist proportional zum Betrag der Tendenzen aus den Parametrisierungsschemata, der in den Aufstiegsregionen von WCBs typischerweise groß ist. Im ersten Teil dieser Arbeit werden die Auswirkungen des SPPT-Schemas und anderer Methoden der Modelunsicherheitsdarstellung auf diabatisch getriebene, schnell aufsteigende Luftströmungen untersucht. Wir verwenden das Integrated Forecasting System (IFS) des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) und führen eine Reihe von Sensitivitätsexperimenten mit verschiedenen Ensemble-Konfigurationen durch, um die Auswirkungen von Anfangsbedingungstörungen und Modellstörungen auf schnell aufsteigende Luftströmungen zu unterscheiden. Die aufsteigenden Luftströmungen werden mithilfe von Trajektorien detektiert. Trotz seines symmetrischen, null-zentrierten Designs führt das SPPT-Schema zu einer systematischen Erhöhung der Häufigkeit schnell aufsteigender Luftströmungen, ohne dass die physikalischen Eigenschaften der Trajektorien verändert werden. Das Ausmaß dieses Effekts hängt von der integrierten latenten Heizrate entlang der Luftströmungen ab und ist daher in den Tropen stärker ausgeprägt als in den mittleren Breiten. Eine Eulersche Perspektive auf die Verteilung der Vertikalgeschwindigkeiten zeigt, dass SPPT die Häufigkeit starker Aufwärtsbewegungen erhöht, was durch beschleunigte Abwärtsbewegungen ausgeglichen wird. Im Gegensatz zu SPPT führen Störungen der Anfangsbedingungen nicht zur Änderung der Häufigkeiten schnell aufsteigender Luftströmungen. Diese Erkenntnis wird genutzt, um die Ergebnisse der Sensitivitätsexperimente zu untermauern, indem die gestörten und ungestörten Vorhersagen von operationellen ECMWF-Ensemblevorhersagen über eine große Anzahl von einzelnen Vorhersagen in verschiedenen Jahreszeiten verglichen werden. Experimente mit zwei anderen Modellunsicherheitsschemata deuten darauf hin, dass die Auswirkungen auf das Auftreten schnell aufsteigender Luftströmungen hauptsächlich auf die Störungen der physikalischen Parametrisierungen zurückzuführen sind, während Störungen des dynamischen Kerns des Modells nur geringe Auswirkungen auf die Vertikalgeschwindigkeiten haben. Basierend auf diesen Ergebnissen wird ein Mechanismus vorgestellt, wie stochastische, null-zentrierte Störungen zu einem einseitigen Effekt auf die Häufigkeit des Auftretens schnell aufsteigender Luftströmungen führen können. Wir stellen die Hypothese auf, dass symmetrische Störungen zu verzerrten Reaktionen führen können, wenn sie auf nichtlineare Systeme angewandt werden, die durch einen Schwellenwert gekennzeichnet sind, sodass Störungen in eine Richtung effektiver darin sind, einen Prozess auszulösen als Störungen gleicher Amplitude, aber mit entgegengesetztem Vorzeichen den Prozess unterdrücken können. WCBs und andere schnell aufsteigende Luftströmungen sind eng mit der Bildung von Niederschlag und der Entwicklung der großräumigen Strömung in den mittleren Breiten verbunden. Die bisherigen Ergebnisse der Arbeit werfen daher die Frage auf, ob sich die Auswirkungen der stochastischen Störungen auf die aufsteigenden Trajektorien in diesen Wetterphänomenen widerspiegeln. Wir zeigen, dass stochastische Modellstörungen die globale Niederschlagsverteilung konsistent mit ihren Auswirkungen auf die Vertikalengeschwindigkeiten modulieren und zu einer Verschiebung der Verteilung hin zu höheren Werten führen. Auch die Auswirkungen auf die großräumige Strömung in den mittleren Breiten stehen im Einklang mit der erhöhten Häufigkeit von WCBs. Im Vergleich zu Vorhersagen mit einem ungestörten Modell sind Experimente, die mit stochastischen Modellunsicherheitsschemata gestört werden, durch eine erhöhte Amplitude des Rossby-Wellenmusters in der oberen Troposhäre und durch eine polwärtige Verschiebung der Tropopause gekennzeichnet. Die Ergebnisse werden durch die Auswertung der Rossbywellenamplitude in einem großen Reforecast-Datensatz mit gestörten und ungestörten Simulationen bestätigt. Die Konsistenz der modifizierten Vertikalengeschwindigkeiten und der Rossbywellenamplitude über verschiedene Schemata und Jahreszeiten hinweg deutet darauf hin, dass die WCBs den einseitigen Effekt der stochastischen Störungen auf die großräumige Zirkulation projizieren. Obwohl die Größenordnung dieses Effekts relativ gering ist, verdeutlicht er die Rolle von WCBs bei der Kommunikation von Signalen zwischen verschiedenen räumlichen Skalen und vertikalen Leveln. Der zweite übergreifende Aspekt dieser Arbeit ist die systematische Untersuchung der Rolle von WCBs für das Wachstum von Vorhersagefehlern. Durch die Nutzung eines einzigartigen Datensatzes von WCB- Trajektorien im Nordatlantik in operationellen ECMWF-Ensemblevorhersagen, die in drei Wintern initialisiert wurden, zielt die Analyse darauf ab, die negativen Auswirkungen von WCBs auf die Vorhersagequalität zu isolieren und die Ergebnisse früherer Studien zu bestätigen, die sich des Themas auf der Basis von Fallstudien angenommen haben. Wir stellen fest, dass Vorhersagefehler klimatologisch mit Regionen zusammenhängen, in denen WCBs häufig auftreten, und dass Vorhersagen, die durch eine hohe WCB-Aktivität gekennzeichnet sind, im Durchschnitt eine geringere Qualität aufweisen als Vorhersagen mit geringer WCB-Aktivität. Die Zeit in der Vorhersage, zu der das Fehlerwachstum über dem Nordatlantik am größten ist, ist durch anomal hohe WCB-Aktivität gekennzeichnet. Composites von normalisierten Vorhersagefehlern, die auf WCB-Objekte zentriert sind, zeigen, dass WCBs mit charakteristischen raum-zeitlichen Mustern erhöhter Vorhersagefehler verbunden sind. Die Fehlermuster in der mittleren Troposphäre hängen mit einem stromaufwärts gelegenen Trog und einem sich stromabwärts entwickelnden Rücken zusammen, weisen aber eine große Variabilität von Fall zu Fall auf. In der oberen Troposphäre hingegen ist die Verschlechterung der Vorhersagegüte über viele Fälle robust und steht hauptsächlich mit erhöhten Windgeschwindigkeiten an der Nordflanke des Höhenrückens in Zusammenhang. Diese Analyse liefert Hinweise dafür, dass WCBs am Wachstum und der Amplifizierung von Vorhersagefehlern beteiligt sind, und unterstreicht die Notwendigkeit einer Verbesserung ihrer Darstellung

EuLerian Identification of ascending AirStreams (ELIAS 2.0) in numerical weather prediction and climate models - Part 2: Model application to different datasets

Warm conveyor belts (WCBs) affect the atmospheric dynamics in midlatitudes and are highly relevant for total and extreme precipitation in many parts of the extratropics. Thus, these airstreams and their effect on midlatitude weather should be well represented in numerical weather prediction (NWP) and climate models. This study applies newly developed convolutional neural network (CNN) models which allow the identification of footprints of WCB inflow, ascent, and outflow from a limited number of predictor fields at comparably low spatiotemporal resolution. The goal of the study is to demonstrate the versatile applicability of the CNN models to different datasets and that their application yields qualitatively and quantitatively similar results as their trajectory-based counterpart, which is most frequently used to objectively identify WCBs. The trajectory-based approach requires data at higher spatiotemporal resolution, which are often not available, and is computationally more expensive. First, an application to reanalyses reveals that the well-known relationship between WCB ascent and extratropical cyclones as well as between WCB outflow and blocking anticyclones is also found for WCB footprints identified with the CNN models. Second, the application to Japanese 55-year reanalyses shows how the CNN models may be used to identify erroneous predictor fields that deteriorate the models\u27 reliability. Third, a verification of WCBs in operational European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) ensemble forecasts for three Northern Hemisphere winters reveals systematic biases over the North Atlantic with both the trajectory-based approach and the CNN models. The ensemble forecasts\u27 skill tends to be lower when being evaluated with the trajectory approach due to the fine-scale structure of WCB footprints in comparison to the rather smooth CNN-based WCB footprints. A final example demonstrates the applicability of the CNN models to a convection-permitting simulation with the ICOsahedral Nonhydrostatic (ICON) NWP model. Our study illustrates that deep learning methods can be used efficiently to support process-oriented understanding of forecast error and model biases and opens numerous directions for future research

The effect of stochastically perturbed parametrisation tendencies (SPPT) on rapidly ascending air streams

The stochastically perturbed parametrisation tendency (SPPT) scheme is a well‐established technique in ensemble forecasting to address model uncertainty by introducing perturbations into the tendencies provided by the physics parametrisations. The magnitude of the perturbations scales with the local net parametrisation tendency, resulting in large perturbations where diabatic processes are active. Rapidly ascending air streams, such as warm conveyor belts (WCBs) and organized tropical convection, are often driven by cloud diabatic processes and are therefore prone to such perturbations. This study investigates the effects of SPPT and initial condition perturbations on rapidly ascending air streams by computing trajectories in sensitivity experiments with the European Centre for Medium‐Range Weather Forecasts (ECMWF) ensemble prediction system, which are set up to disentangle the effects of initial conditions and physics perturbations. The results demonstrate that SPPT systematically increases the frequency of rapidly ascending air streams. The effect is observed globally, but is enhanced in regions where the latent heating along the trajectories is larger. Despite the frequency changes, there are only minor modifications to the physical properties of the trajectories due to SPPT. In contrast to SPPT, initial condition perturbations do not affect WCBs and tropical convection systematically. An Eulerian perspective on vertical velocities reveals that SPPT increases the frequency of strong upward motions compared with experiments with unperturbed model physics. Consistent with the altered vertical motions, precipitation rates are also affected by the model physics perturbations. The unperturbed control member shows the same characteristics as the experiments without SPPT regarding rapidly ascending air streams. We make use of this to corroborate the findings from the sensitivity experiments by analyzing the differences between perturbed and unperturbed members in operational ensemble forecasts of ECMWF. Finally, we give an explanation of how symmetric, zero‐mean perturbations can lead to a unidirectional response when applied in a nonlinear system.The stochastically perturbed parametrisation tendencies (SPPT) scheme is used at ECMWF to perturb the model physics and introduces state‐dependent perturbations into the parametrisation tendencies. The frequency of rapidly ascending air streams is systematically enhanced when SPPT is active. This effect is stronger when the latent heating is large (panel a), and is therefore more pronounced in the Tropics than in the Extratropics. In contrast, the impact of SPPT on the physical properties of the air streams, such as the latent heat release, is very small (panel b).Helmholtz Young Investigator Group ‘Sub‐ Seasonal Predictability: Understanding the Role of Diabatic Outflow