: Life cycle analyses and nowcasting based on multi-source data

Isabella Z¨obisch

Munchen¨ 2019

Thunderstorms: Life cycle analyses and nowcasting based on multi-source data

Isabella Z¨obisch

Dissertation an der Fakult¨atf¨urPhysik der Ludwig–Maximilians–Universit¨at M¨unchen

vorgelegt von Isabella Z¨obisch aus Eisenstadt

M¨unchen, den 28.11.2019 Erstgutachter: Prof. George Craig Zweitgutachter: Prof. Markus Rapp Tag der m¨undlichen Pr¨ufung:28.01.2020 Zusammenfassung Ziel dieser Dissertation ist es den Lebenszyklus von Gewittern zu analysieren und dadurch deren K¨urzestfristvorhersage (Nowcasting) zu verbessern. Zu diesem Zweck wurden basierend auf Satelliten-, Radar-, Blitz- und Modelldaten Lebenszykulsanal- ysen sowie ein Nowcasting erstellt. Die Lebenszylusanalysen umfassen Gewitter von unterschiedlichen Organisationsarten (Einzelzellen, Multizellen, Superzellen), die in den Sommermonaten Juni 2016, Mai, Juni, Juli 2017 und Juni 2018 ¨uber Deutschland detektiert wurden. Ein Gewitter wird anhand eines auf Satellitendaten basierenden Algorithmus (Cb-TRAM) definiert, der Gewitter detektiert, verfolgt und ihre zuk¨unftige Position bis zu 60 min vorhersagt. Diese ¨uber 1900 Gewitter wurden nach ihrer Lebens- dauer sortiert und in die Lebenszyklusstadien fr¨uhesWachstum, fortgeschrittenes Wachstum, Reife und Zerfall unterteilt. Dadurch konnten unterschiedliche Charakteris- tika des Lebenszyklus im Bezug auf Lebensdauer und Lebenszyklusstadium identifiziert werden. Parameter die f¨urdie Lebenszyklusanalysen verwendet wurden sind zum Beispiel: optische Dicke (τ), Helligkeitstemperatur (BT ), Zellgr¨oßedes Gewitters (Acb), vertikal integriertes Fl¨ussigwasser (VIL), sowie die Modellparameter Convective Available Potential Energy (CAP E) und die relative Feuchte (RH). Im Allgemeinen zeigten die Beobachtungsdaten spezifische Merkmale f¨urjedes Lebenszyklusstadium. Im Gegensatz dazu weisen die Modellparameter keine signifikanten Eigenschaften in den einzelnen Lebenszyklusstadien auf. Dennoch konnten Unterschiede zwischen den Lebenszyklen kurz- und langlebiger Gewitter sowohl in den Beobachtungs- wie auch in den Modelldaten ausgemacht werden. Zus¨atzlich wurden Lebenszyklusanalysen f¨ur intensive (≥ 46 dBZ) und nicht-intensive (< 46 dBZ) Gewitter sowie f¨urGewitter in einer front Umgebung und nicht-front Umgebung erstellt. Die Erkenntnisse aus den Lebenszyklusanalysen werden unter anderem f¨urdie Erstellung eines Nowcastingalgorithmus verwendet, der die verbleibende Lebensdauer eines bereits existierenden Gewitters vorhersagt, sowie sein aktuelles Lebenszyklussta- dium bestimmt (LOC-lifetime). Zus¨atzlich wird ein erster Ansatz vorgestellt, wie die zuk¨unftigeIntensit¨ateines Gewitters - mit derselben mathematischen Methode wie die der Lebensdauervorhersage - vorhergesagt werden kann (LOC-intensity). Die Vorhersage des Nowcastingalgorithmus LOC-lifetime zeigt eine Verbesserung im Ver- gleich zu der eines auf reinen Extrapolationsmethoden basierenden Algorithmus. Des Weiteren wird gezeigt, dass die Modellparameter den geringsten positiven Effekt und die Radarparameter den gr¨oßtenpositiven Effekt auf die Qualit¨atder Vorhersage von LOC-lifetime haben. Je gr¨oßerdas Toleranzinterval ist, welches mittels der Standard- abweichung berechnet wird, desto gr¨oßerdie Verbesserung von LOC-lifetime gegen¨uber der Vorhersage der Extrapolationsmethode. Nichtsdestotrotz sind große Toleranzin- tervalle notwendig um verl¨assliche Vorhersagen zu erhalten, da diese durch die hohe Variabilit¨atder einzelnen Gewitter stark gepr¨agtist. Des Weiteren wird gezeigt, dass eine Vorhersage ausschließlich basierend auf den Informationen die zum Zeitpunkt der ersten Detektion verf¨ugbarsind, nur f¨urdie Vorhersage der verbleibenden Lebensdauer und nicht f¨urdie Intensit¨atverl¨asslich ist.

v vi Abstract This study analyses the life cycle of thunderstorms over Germany with the aim to select re