Numerical Weather Prediction (NWP) models form the basis of weather forecasting. The accuracy of model forecasts can be enhanced by providing a more accurate initial state for the model, and by improving the model representation of relevant atmospheric processes. Modelling of subgrid-scale physical processes causes additional uncertainty in the forecasts since, for example, the rates at which parts of the physical processes occur are not exactly known. The efficiency of these sub-processes in the models is controlled via so called closure parameters. This thesis is motivated by a practical need to estimate the values of these closure parameters objectively, and to assess the uncertainties related to them.
In this thesis the Ensemble Prediction and Parameter Estimation System (EPPES) is utilised to determine the optimal closure parameter values, and to learn about their uncertainties. Closure parameters related to convective processes, formation of convective rain and stratiform clouds are studied in two atmospheric General Circulation Models (GCM): the Integrated Forecasting System (IFS) of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) and the ECMWF model HAMburg version (ECHAM5).
The parameter estimation is conducted by launching ensembles of medium range forecasts with initial time parameter variations. The fit of each ensemble member to analyses is then evaluated with respect to a target criterion, and the likelihoods of the forecasts are discerned. The target criterion is first set to be 500 hPa level geopotential height Mean Squared Error (MSE) at forecast days three and ten. After the proof of concept experimentations, the use of total energy norm as the target criterion is explored. EPPES estimation with both likelihoods results in parameter values converging to more optimal values during a three-month sampling period. The improved forecast accuracy of the models with the new parameter values are verified through headline skill scores (Root Mean Square Error (RMSE) and Anomaly Correlation Coefficient (ACC)) of 500 hPa geopotential height and a scorecard consisting of multiple model fields.
The sampling process also provides information about parameter uncertainties. Three uses for the uncertainty data are highlighted: (i) parametrization deficiencies can be identified from large parameter uncertainties, (ii) parameter correlations can indicate a need for the coupling of parameters, and (iii) adding parameter variations into an ensemble prediction system (EPS) can be used to increase the ensemble spread.
The relationship between medium range forecasts and model climatology is explored, too. Closure parameter modification induced cloud cover changes at forecast day three carry over to the very long range forecasts as well. This link could be used to improve model climatology by enhancing the computationally cheaper medium range forecast skill of the model.Jokapäiväisten sääennusteiden pohjana ovat numeeristen sääennustemallien tuottamat ennusteet ilmakehän tulevasta tilasta. Mallien ennustetarkkuutta voidaan parantaa tarkentamalla mallille syötettävää ilmakehän alkutilaa tai mallintamalla ilmakehän ilmiöt realistisemmin. Hilaväliä pienempien ilmiöiden kuvaaminen malleissa tuottaa ennusteisiin oman epävarmuutensa, mm. koska näihin ilmiöihin liittyvien prosessien tehokkuutta ei tiedetä tarkasti. Malleissa näiden aliprosessien nopeutta säädelläään ns. sulkuparametrien kautta. Tämän väitöskirjan tavoitteena on sulkuparametrien arvojen objektiivinen valinta sekä niihin liittyvien epävarmuuksien selvittäminen.
Tässä väitöskirjassa parametrien optimaalisten arvojen ja niiden epävarmuuksien estimointi suoritetaan EPPES (Ensemble Prediction and Parameter Estimation System) -algoritmilla. Konvektioon, konvektiiviseen sateeseen ja kerrospilvien muodostumiseen liittyviä parametrejä tutkitaan kahdella globaalilla ilmakehämallilla: Euroopan keskipitkien sääennusteiden keskuksen (ECMWF) IFS (Integrated Forecasting System) -sääennustemallilla ja ECHAM5 (ECMWF model HAMburg version) -ilmastomallilla.
Parametrien estimointia varten niiden arvoja muunnellaan keskipitkien sääennusteiden ryväsennustejärjestelmässä. Jokaisen ryppään jäsenen ennustetta verrataan analyysikenttään ja ennusteen osuvuus mitataan ennalta määrätyllä kohdefunktiolla. Kohdefunktiona käytetään ensimmäiseksi 500 hPa painepinnan geopotentiaalikorkeuden MS (Mean Squared) -virhettä kolmen ja 10 päivän sääennusteissa ja EPPES-algoritmin todetaan toimivan halutulla tavalla. Tämän jälkeen kohdefunktioksi vaihdetaan ilmakehän kokonaisenergianormi. Kolmen kuukauden otannoissa kummatkin käytetyt kohdefunktiot johtavat parametrien konvergoitumiseen optimoituihin arvoihin. Uusien parametriarvojen todetaan parantavan enuusteita käyttäen validointimenetelminä 500 hPa painepinnan geopotentiaalikorkeudella RMSE (Root Mean Squared Error) ja ACC (Anomaly Correlation Coefficient) arvoja sekä laajoja mallien vertailutaulukoita.
Estimoinnin aikana saadaan myös lisää tieto parametreihin liittyvistä epävarmuuksista. Kolme käyttötarkoitusta nostetaan esiin: (i) suuret epävarmuudet parametreissä viittaavat puutteisiin parametrisaatioissa, (ii) voimakkaat parametrien korrelaatiot ilmaisevat tarpeesta parametrien yhdistämiseksi ja (iii) parametrivariaatioiden lisääminen ryväsennustejärjestelmään kasvattaa järjestelmän ryväshajontaa.
Viimeiseksi selvitetään yhteyttä keskipitkien ennusteiden ja mallin klimatologian välillä. Parametrien vaihtamisen aiheuttamien pilvisyyden muutosten rakenne kolmen päivän ennusteissa on havaittavissa myös mallin pitkissä vuosittaisennusteissa. Näin ollen mallin klimatologiaa voisi parantaa myös tarkentamalla mallin ennustuskykyä laskennallisesti halvemmissa keskipitkissä sääennusteissa
