Schätzung der Fehlerverteilungen von Niederschlägen, die durch konvektive Parametrisierungsschemata erzeugt werden

Zusammenfassung Wenn ein Parametrisierungsschema für konvektiven Niederschlag zur Assimilation von Beobachtungen des Niederschlags mithilfe einer statistisch basierten Technik verwendet werden soll, sind Statistiken der durch dieses Schema erzeugten Fehler erforderlich. Dies sind die Fehler, die durch die Formulierung des Schemas selbst entstehen, ohne die Fehler in den Eingabewerten des Schemas zu berücksichtigen. Solche Fehler sind extrem schwer zu schätzen, aber die Untersuchung der Unterschiede, die durch verschiedene geeignete Schemata erzeugt werden, kann qualitative Beschreibungen solcher Fehler liefern. Hier werden die stündlich kumulierten konvektiven Niederschlagsfelder, die aus sechs verschiedenen Versionen eines kurzfristigen Vorhersagemodells erzeugt wurden, verglichen. Die Versionen haben identische Anfangs- und Randbedingungen, unterscheiden sich jedoch in den verwendeteten Schemata für entweder die Konvektion oder die planetare Grenzschicht oder beide. Die Verteilung der Unterschiede oder Unterschiede in den Logarithmen der Kumulationen zwischen entsprechenden niederschlagenden Gitterpunkten für Vorhersagepaare werden mit einer einfachen Binning-Technik untersucht. Wenn sich die Konvektionsschemata unterscheiden, zeigen die Ergebnisse, dass, falls entweder eine logarithmisch-normale oder normale Verteilung eine bessere Charakterisierung der Verteilungen ist, es die logarithmisch-normale ist. Die Standardabweichungen dieser logarithmischen Verteilungen entsprechen verschiedenen Schemata an identischen Gitterpunkten, die Werte produzieren, die um den Faktor 2 oder mehr abweichen. Ein großer Anteil der Gitterpunkte, die mit einer Modellversion eine nicht null kumulierte Menge aufweisen, hat mit einer anderen Version möglicherweise keine Kumulation. Für die meisten untersuchten Vorhersagepaare tendieren jedoch Gitterpunkte, die größere Kumulationswerte für ein Schema haben, dazu, einen kleineren Anteil an Werten ohne Kumulation im anderen Schema zu haben. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die endliche Wahrscheinlichkeit, dass das Modell keinen Niederschlag erzeugt, wenn der entsprechende, wahre atmosphärische Zustand es tut, in der statistischen Beschreibung der Modellfehler berücksichtigt werden sollte und dass aufgrund der großen Standardabweichung der Modellfehler sowie großer möglicher Fehler bei den stündlichen Niederschlagsbeobachtungen die quantitative Nützlichkeit der Assimilation solcher Beobachtungen sehr begrenzt sein kann.