Evaluierung der ECMWF und ICON Vorhersagequalität von arktischen Wolkeneigenschaften mit Hilfe von flugzeuggetragenen Messungen / Evaluation of ECMWF and ICON forecast quality of cloud properties using airborne dropsonde and cloud measurements in the Arctic
Evaluierung der ECMWF und ICON Vorhersagequalität von arktischen Wolkeneigenschaften mit Hilfe von flugzeuggetragenen Messungen
Titel (Englisch)
Evaluation of ECMWF and ICON forecast quality of cloud properties using airborne dropsonde and cloud measurements in the Arctic
Beschreibung (Deutsch)
In den letzten Jahren hat sich die Leistung numerischer Wettervorhersagemodelle wie ECMWF oder ICON stetig verbessert. Ihre horizontale und vertikale Auflösung wurde erhöht, während die Unsicherheit ihrer vorhergesagten Parameter und die erforderliche Rechenzeit verringert werden konnten. Daher wurden solche Modelle zu einem wertvollen Instrument, um das Auftreten verschiedener Wolkentypen in bestimmten synoptischen Situationen zu untersuchen, was insbesondere in arktischen Regionen mit spärlichen lokalen Beobachtungen von entscheidender Bedeutung ist. Darüber hinaus helfen die Modelle in wissenschafltich interessante synoptische Situationen zu identifizieren und unterstützen die Planung geeigneter Flugmuster zur Untersuchung von arktischen Wolken. In früheren Kampagnen (ACLOUD, AFLUX oder MOSAiC-ACA) wurden zahlreiche Dropsonden- und Wolkenmessungen (in-situ, Fernerkundung) erfasst. Das Ziel dieses Projekts ist es, diese Daten zu verwenden, um die ECMWF- und ICON-Prognosequalität von Wolkeneigenschaften in der Arktis in unterschiedlichen synoptischen Situationen zu bewerten.
Es sind Profildaten von Temperatur und Luftfeuchtigkeit aus Dropsonde-Messungen zu verwenden, die während mehrerer Forschungsflüge nördlich von Spitzbergen in früheren Kampagnen erfasst wurden. Zusätzliche Kamera-, Radar- und Lidar-Messungen stehen zur Verfügung, um die Wolkensituation während der Flüge zu charakterisieren. Die Ergebnisse sollen zu einer quantitativen Bewertung der Vorhersagequalität von EZMW und ICON führen, die 2022 in weiteren Luftkampagnen wie HALO- (AC) 3 getestet wird.
Beschreibung (Englisch)
During the past years, the performance of numerical weather prediction models like ECMWF or ICON improved steadily. Their horizontal and vertical resolution have been increased, while the uncertainty of their predicted parameters and the required computational time could be reduced. Therefore, such models became a valuable tool to investigate the occurrence of different cloud types in specific synoptic situations, which is crucial especially in Arctic regions, where local observations are sparse. Furthermore, in such regions, they help to identify interesting upcoming cloud situations and to design most suited flight patterns for airborne campaigns. During past campaigns (ACLOUD, AFLUX, or MOSAiC-ACA) numerous dropsonde and cloud (in-situ, remote sensing) measurements have been collected. The objective of this project is to use these data to evaluate the ECMWF and ICON forecast quality of cloud properties in the Arctic in different synoptic situation.
Profile data of temperature and humidity from dropsonde measurements shall be used, which were captured during several research flights North of Svalbard during past campaigns. Additional image data, radar, and lidar measurements are available to further characterize the cloud situation during the flights. The results shall lead to a quantitative evaluation of the prediction quality of ECMWF and ICON, which will be tested during further airborne campaigns like HALO-(AC)3 in 2022.
