Počet záznamů: 1

Forecasting QPF uncertainty for heavy rainfalls produced by local convective storms

  1. 1.
    0335994 - UFA-U 2010 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Řezáčová, Daniela - Zacharov, Petr, jr.
    Forecasting QPF uncertainty for heavy rainfalls produced by local convective storms.
    [Předpověď nejistoty kvantitativní předpovědi srážek pro silné lokální konvektivní srážky.]
    ECSS 2009. Extended Abstracts. München: European Severe Storms Laboratory, Institut für Physik der Atmosphäre, 2009, s. 113-114.
    [European Conference on Severe Storms, ECSS /5./. Landshut (DE), 12.10.2009-16.10.2009]
    Grant CEP: GA AV ČR(CZ) IAA300420804
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z30420517
    Klíčová slova: Quantitative precipitation forecast * Ensemble forecasting * Ensemble spread * Ensemble skill * Fractions Skill Score * Forecast verification * Radar-based rainfall
    Kód oboru RIV: DG - Vědy o atmosféře, meteorologie

    In order to assess the uncertainty in short–range QPF, several convective storms producing heavy local rainfalls in the Czech Republic were studied. The NWP model LM COSMO was run with a horizontal resolution of 2.8 km and a forecast ensemble forecasts was created by modifying model initial and boundary conditions. The forecasts were verified by gauge adjusted radar-based rainfalls. Uncertainty in the area-related QPF was evaluated with the help of ensemble skill predicted on the basis of ensemble spread. The ensemble skill and spread were determined with help of a Fraction Skill Score (FSS). The FSS-spread represents differences between the control forecast and forecast provided by each ensemble member and can be determined at the forecast time. The FSS-skill evaluates a difference between the forecast and radar-based rainfalls. In this paper, we focus on estimating ensemble skill on the basis of ensemble spread and on the assessment of the accuracy in predicting the ensemble skill.

    Studovali jsme několik případů se silnými konvektivními srážkami. Pro předpověď jsme použili NWP model COSMO s horizontálním rozlišením 2.8 km. Třináctičlenná ensemblová předpověď byla vytvořena modifikováním počátečních a okrajových podmínek. Předpovědi byly verifikovány pomocí adjustovaných radarových měření. Nejistota QPF byla odhadnuta pomocí kvality předpovědi ensemblu (skill) předpovězené ze znalosti rozptylu ensemblu (spread). Spread i skill ensemblu bylz vypočteny pomocí verifikační míry FSS. Spread reprezentuje rozdíl mezi kontrolní předpovědí a jednotlivými členy ensemblu a skill vyhodnocuje rozdíl mezi verifikačním polem měřených srážek. V této studii jsme se zaměřili na odhad veličiny skill ze znalosti hodnot spread z předpovědi a vztahu spread-skill.
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0180328