Objective identification and climatology of mesoscale high-wind features within extratropical cyclones

Starke Winde, die mit außertropischen Zyklonen einhergehen, sind eine der gefährlichsten Naturgefahren in Europa. Diese starken Winde sind meist mit fünf mesoskaligen dynamischen Bereiche verbunden: dem Warm Jet (WJ), dem Cold Jet (CJ), der kaltfrontalen Konvektion (CFC), starke Winde im Kaltsektor (CS) und, zumindest bei einigen Stürmen, der Sting Jet (SJ). Der Zeitpunkt des Auftretens im Lebenszyklus der Zyklone, die Lage relativ zum Tiefdruckkern und einige weitere Merkmale unterscheiden sich zwischen diesen Regionen und daher wahrscheinlich auch die damit verbundenen Vorhersagefehler. Hier stellen wir RAMEFI (RAndom-forest-based Mesoscale wind Feature Identification) vor, einen neuartigen objektiven Identifizierungsansatz für diese Starkwindbereiche unter Verwendung eines probabilistischen Random Forests (RF), der auf den wichtigsten Merkmalen jedes Bereichs in der bodennahen Wind-, Niederschlags-, Druck- und Temperaturentwicklung basiert. Eine Stärke von RAMEFI ist, dass es flexibel und unabhängig von lokalen Effekten und horizontalen Gradienten funktioniert. Daher kann es auf unregelmäßig verteilte Bodenbeobachtungen und auf gegitterte Analysen und Vorhersagen mit unterschiedlicher Auflösung in konsistenter Weise angewendet werden. Als Referenz für den RF identifizieren wir subjektiv die Starkwindbereiche in 12 Winterstürmen zwischen 2015 und 2020 in stündlichen Bodenbeobachtungen über Europa mit Hilfe eines interaktiven Datenanalyse- und Visualisierungstools. Der RF wird dann auf dieser Klassifizierung trainiert, der physikalisch konsistente Beziehungen lernt. Von dem RF erhalten wir Wahrscheinlichkeiten für das Auftreten jedes Starkwindbereichs an den einzelnen Stationen, die mit Hilfe von Kriging in räumlich nahtlose Informationen interpoliert werden können. Da jedoch nur bodennahe Beobachtungen verwendet werden, werden der SJ und CJ in RAMEFI zusammen betrachtet. Die Ergebnisse zeigen eine zuverlässige Identifizierung für alle Bereiche, insbesondere für den WJ und CFC, während sich die Unterscheidung von CJ und CS manchmal schwierig gestalten kann, da die Merkmale ziemlich ähnliche meteorologische Eigenschaften haben. Die neue Software RAMEFI wird der Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt, damit sie von der atmosphärischen Gemeinschaft unkompliziert genutzt werden kann. Anschließend wird RAMEFI für eine Klimatologie über 19 Wintersaisons (Oktober-März, 2000-2019) auf der Grundlage vom deutschen COSMO-Model (Consortioum for Small-scale Modelling) über West- und Mitteleuropa verwendet. Dies ermöglicht die erste langfristige objektive statistische Analyse der Windbereiche, ihrer Häufigkeit des Auftretens, der geografischen Verteilung und der Eigenschaften in Wind- und Feuchteparametern. Der CS ist bei den meisten Winterstürmen vorherrschend, während CFC die am wenigsten häufige Ursache für Starkwinde ist. CFC ist jedoch tendenziell die Ursache für die stärksten Böen nach dem CJ und hat den höchsten Böenfaktor, wahrscheinlich aufgrund des konvektiven Impulstransports. Der WJ erzeugt im Durchschnitt die schwächsten Winde, betrifft aber ein größeres Gebiet als der CJ. Mitteleuropa ist stärker von den WJ- und CFC-Winden betroffen, während der CJ weiter nördlich über der Nord- und Ostsee und ihrer ländlichen Umgebung auftritt. System-relative Komposita zeigen, dass WJ und CFC tendenziell früher im Lebenszyklus einer Zyklone auftreten als CJ und CS. Konsistent dazu ist CS die häufigste Ursache für Starkwinde über Osteuropa, wo Zyklonen dazu neigen, zu okkludieren und sich aufzulösen. Der WJ tritt meist im südöstlichen Quadranten einer Zyklone auf und grenzt im Westen an schmale CFC. Allerdings variiert die Lage von CFC relativ zum Tiefdruckkern von Fall zu Fall stark. Der CS tritt im südwestlichen Quadranten auf, während der CJ näher am Tiefdruckkern auftritt. Diese objektive Klimatologie bestätigt weitgehend frühere, eher subjektive Untersuchungen, stellt diese aber in einen klimatologischen Kontext und ermöglicht eine detailliertere Analyse der Eigenschaften der Windbereiche. Obwohl die bodennahen Eigenschaften von CJ und SJ ähnlich sind, sodass die Bereiche in RAMEFI kombiniert werden, sind die Ursprünge unterschiedlich. Während der SJ ein absinkender Luftstrom aus dem Wolkenkopf ist, bleibt der CJ in niedrigen Höhenniveaus. Mit dem Absinken transportiert der SJ hohen Impuls in die bodennahe Grenzschicht und verursacht damit oft höhere Winde und Böen und sollte daher separat identifiziert werden. Hier werden zwei veröffentlichte Methoden zur Identifizierung von SJ(-Potential) - eine thermodynamische und eine kinematische - an SJ- und Nicht-SJ-Fällen getestet, wobei das deutsche ICON-Modell (ICOsahedral Nonhydrostatic) zur Simulation der Stürme verwendet und mit Trajektorien verglichen wird, welche die etablierteste und rechenaufwendigste SJ-Detektionssmethode ist. Die Ergebnisse deuten auf hohe Fehlerquoten hin, sodass eine Kombination aus Teilen der zwei Ansätze und RAMEFI zu einer neuen Methode entwickelt wird. Auf der Grundlage eines einfachen Ansatzes zur Erkennung eines dreidimensionalen Starkwindgebiets zeigt die Methode erste vielversprechende Ergebnisse, und es wird eine Strategie zur weiteren Entwicklung und Erhöhung der Robustheit diskutiert, sodass sie bei verschiedenen Modellen und Auflösungen angewendet werden kann. Diese Arbeit liefert neue Erkenntnisse über die Eigenschaften von mesoskaligen Starkwindgebieten in außertropischen Zyklonen und legt den Grundstein für ein breites Spektrum von Anwendungen, wie z.B. eine regime-abhängige Vorhersagefehleranalyse, Forschung der Auswirkungen und Studien zum Klimawandel

CEDIM Forensic Disaster Analysis Group (FDA): Winter storm series: Ylenia, Zeynep, Antonia (int: Dudley, Eunice, Franklin) - February 2022 (NW & Central Europe)

Over a period of about a week, a series of powerful low-pressure systems swept across northwestern Europe and northern Central Europe. The wind fields of the very intense low pressure systems particularly affected the south of Ireland and England, northern Belgium, the Netherlands, the northern half of Germany, and the southwestern Baltic Sea region. Gale-force winds were recorded in many places, and even inland the wind reached speeds of more than 118 kph in places. The Needles station on the Isle of Wight possibly set a new wind speed record for England with as much as 196 kph. New peak wind speeds for the month of February were also recorded at some stations in Germany. These extraordinary wind speeds were most likely caused by a so-called sting jet. Hundreds of thousands of people were affected by power outages, and there were also considerable restrictions, particularly on rail services, which were completely shut down in some regions. Hamburg recorded a very severe storm surge for the first time since 2013, with water levels exceeding 3.5 meters above mean high tide. The hurricane-force low pressure systems claimed several lives and caused major property damage, which initial estimates put at more than 1 billion euros for Germany alone

The three-dimensional structure of fronts in mid-latitude weather systems in numerical weather prediction models

Atmospheric fronts are a widely used conceptual model in meteorology, most encountered as two-dimensional (2-D) front lines on surface analysis charts. The three-dimensional (3-D) dynamical structure of fronts has been studied in the literature by means of “standard” 2-D maps and cross-sections and is commonly sketched in 3-D illustrations of idealized weather systems in atmospheric science textbooks. However, only recently has the feasibility of the objective detection and visual analysis of 3-D frontal structures and their dynamics within numerical weather prediction (NWP) data been proposed, and such approaches are not yet widely known in the atmospheric science community. In this article, we investigate the benefit of objective 3-D front detection for case studies of extra-tropical cyclones and for comparison of frontal structures between different NWP models. We build on a recent gradient-based detection approach, combined with modern 3-D interactive visual analysis techniques, and adapt it to handle data from state-of-the-art NWP models including those run at convection-permitting kilometre-scale resolution. The parameters of the detection method (including data smoothing and threshold parameters) are evaluated to yield physically meaningful structures. We illustrate the benefit of the method by presenting two case studies of frontal dynamics within mid-latitude cyclones. Examples include joint interactive visual analysis of 3-D fronts and warm conveyor belt (WCB) trajectories, as well as identification of the 3-D frontal structures characterizing the different stages of a Shapiro–Keyser cyclogenesis event. The 3-D frontal structures show agreement with 2-D fronts from surface analysis charts and augment the surface charts by providing additional pertinent information in the vertical dimension. A second application illustrates the relation between convection and 3-D cold-front structure by comparing data from simulations with parameterized and explicit convection. Finally, we consider “secondary fronts” that commonly appear in UK Met Office surface analysis charts. Examination of a case study shows that for this event the secondary front is not a temperature-dominated but a humidity-dominated feature. We argue that the presented approach has great potential to be beneficial for more complex studies of atmospheric dynamics and for operational weather forecasting

Enhancement of tunneling from a correlated 2D electron system by a many-electron Mossbauer-type recoil in a magnetic field

We consider the effect of electron correlations on tunneling from a 2D electron layer in a magnetic field parallel to the layer. A tunneling electron can exchange its momentum with other electrons, which leads to an exponential increase of the tunneling rate compared to the single-electron approximation. Explicit results are obtained for a Wigner crystal. They provide a qualitative and quantitative explanation of the data on electrons on helium. We also discuss tunneling in semiconductor heterostructures.Comment: published version, 4 pages, 2 figures, RevTeX 3.

Tunneling from a correlated 2D electron system transverse to a magnetic field

We show that, in a magnetic field parallel to the 2D electron layer, strong electron correlations change the rate of tunneling from the layer exponentially. It results in a specific density dependence of the escape rate. The mechanism is a dynamical Mossbauer-type recoil, in which the Hall momentum of the tunneling electron is partly transferred to the whole electron system, depending on the interrelation between the rate of interelectron momentum exchange and the tunneling duration. We also show that, in a certain temperature range, magnetic field can enhance rather than suppress the tunneling rate. The effect is due to the magnetic field induced energy exchange between the in-plane and out-of-plane motion. Magnetic field can also induce switching between intra-well states from which the system tunnels, and a transition from tunneling to thermal activation. Explicit results are obtained for a Wigner crystal. They are in qualitative and quantitative agreement with the relevant experimental data, with no adjustable parameters.Comment: 16 pages, 9 figure

Tunneling transverse to a magnetic field, and how it occurs in correlated 2D electron systems

We investigate tunneling decay in a magnetic field. Because of broken time-reversal symmetry, the standard WKB technique does not apply. The decay rate and the outcoming wave packet are found from the analysis of the set of the particle Hamiltonian trajectories and its singularities in complex space. The results are applied to tunneling from a strongly correlated 2D electron system in a magnetic field parallel to the layer. We show in a simple model that electron correlations exponentially strongly affect the tunneling rate.Comment: 4 pages, 3 figure