Parameterisierungen und Parameterschätzung

Parametrisierungen sind eine wichtige Quelle von Unsicherheiten und Fehlern in der numerischen Wettervorhersage. Sie sind ein wesentlicher Bestandteil von Modellen und ihre Aufgabe ist es Prozesse die kleiner sind als die Auflösung des Modellgitters zu beschreiben. Zu solchen Prozessen zählen unter anderem die turbulente Durchmischung in der atmosphärischen Grenzschicht und die Entstehung bzw. das Wachstum von Regentropfen und Schneeflocken in Wolken. 

Parameterschätzung mit Ensemble-Methoden
Parametrisierungen beruhen üblicherweise auf einer Reihe von theoretischen Vereinfachungen in Kombination mit empirischen Annahmen. Diese Annahmen ergeben sich entweder aus Labormessungen, Feldkampagnen, oder idealisierten Simulationen. Wir arbeiten in unserer Arbeitsgruppe daran, die Unsicherheiten in den Parametrisierungen mit Hilfe von Ensemble-Methoden aus der Datenassimilierung zu reduzieren. Durch die Minimierung des Abstands zwischen Modell und Beobachtungen, können gleichzeitig der Zustand des Modells wie auch die unsicheren Parameter der Parametrisierungen optimal abgeschätzt werden. Verbesserte Parametrisierungen reduzieren sowohl willkürliche wie auch systematische Modellfehler, wodurch Beobachtungen effektiver in das Datenassimilationsprozess einfließen können.

Darstellung der atmosphärischen Grenzschicht über komplexem Gelände
Unsere aktuelle Forschung widmet sich der Modellierung der atmosphärischen Grenzschicht. Vor allem das Abschätzen von Mischungslängen, Austauschkoeffizient, und Transport-Koeffizienten steht hierbei im Fokus. Besonders interessant ist die Darstellung von turbulenten Flüssen, die über komplexem Gelände entstehen. Ein Beispiel für komplexes Gelände ist ein Hochgebirge wie die Alpen, welches sich durch eine hohe Variabilität in der Orographie und Oberflächlichenbeschaffenheit auszeichnet.