Räumliche Verifikation von hoch-aufgelösten Ensemble-Vorhersagen mittels Wavelet-Transformation

Description: Das Ziel von VeriWave ist die Entwicklung eine Methode der räumlichen Verifikation von hoch-aufgelösten Ensemblevorhersagen mit Beobachtungen, die nicht vernachlässigbare Unsicherheiten aufweisen. Die Methode basiert auf Wavelet-Transformation und enthält die Möglichkeit einer differenzierten diagnostischen Information, welche sowohl auf den physikalischen Prozess angepasst, als auch vergleichbar zu objektorientierten Methoden ist, dabei allerdings robust gegen Rauschen bleibt und die Effizienz von skalen-separierenden Methoden ausnutzt. Besonderes Augenmerk liegt auf der Orthogonalität der verschiedenen Komponenten wie Intensität, Ort, Orientierung und Textur, welche es erlaubt, die hoch-dimensionalen Daten auf wenige charakteristische Zahlen zu reduzieren.Wir haben folgende Zielvorstellungen: (1) Definition eines Konzepts der Wavelet-Transformation, die sowohl and die Daten als auch an den physikalischen Prozess angepasst ist, (2) Entwicklung einer Wavelet basierten Methode der räumlichen Verifikation welche diagnostische Information über Intensität, Ort, Orientierung und Textur enthält, (3) Gewährleistung, dass die Methoden robust gegen Änderungen der Parameter und bei Beobachtungsunsicherheiten sind, (4) Erweiterung der Methode auf Ensemblevorhersagen, und (5) Verbreitung der Methode durch Bereitstellung der Software mit einem Nutzerhand.Die Methode wird an Hand einer Hierarchie von Daten getestet, welche von einfachen geometrischen Fallstudien, über künstlich gestörte Vorhersagen bis hin zu hoch-aufgelösten Ensemblevorhersagen reichen.

SupportProgram

Tags: Gewährleistung ? Software ? Datenverarbeitung ? Fallstudie ? Leitfaden ? Mathematisches Modell ? Meteorologie ? Wettervorhersage ? Wirkungsgrad ? Geoinformation ? Geodaten ? Monitoringdaten ? Kenngröße ? Mathematische Methode ? Physikalischer Vorgang ? Atmosphärischer Prozess ? Auflösungsvermögen ? Eintrittswahrscheinlichkeit ? Ensemblevorhersage ? Orthogonalität ? Wavelet-Transformation ?

Region: Nordrhein-Westfalen Nordrhein-Westfalen

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License: Creative Commons Namensnennung-keine Bearbeitung-Nichtkommerziell 4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Deutsche Forschungsgemeinschaft (Finanzielle Förderung)
• Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, Meteorologisches Institut (Projektverantwortung)
• Umweltbundesamt (Bereitstellung)

Last harvest: 28.09.2026 00:12

Time ranges: 2017-01-01 - 2026-09-29

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Spatial Verification of High-Resolution Ensemble Forecasts using Wavelet Transformation
  Description: The aim of VeriWave is to develop a method for spatial verification of high-resolution ensemble model output with observations with non-negligible uncertainties. The proposed technique is based on wavelet transforms and bears the potential to yield sophisticated diagnostic information tailored to the physical process of interest and comparable to prominent feature based methods, while retaining the robustness to noise and the computational efficiency of scale separation methods. Particular emphasize lies on the orthogonality of the proposed verification score components intensity, location, orientation and texture, which allows one to reduce the high-dimensional data to only a few key characteristics. We propose the following research objectives: (1) Define an framework of wavelet transformations tailored to the data at hand and the physical process of interest, (2) derive a wavelet based methodology for spatial verification that yields diagnostic information on intensity, location and texture, (3) ensure that the methodology is robust with respect to varying parameters and observational uncertainties, (4) extend methodology to ensemble forecast, and (5) disseminate the proposed method by providing the software together with a user handbook.The proposed method will be studied on a hierarchy of data ranging from simple geometric test cases and synthetically disturbed forecaststo high-resolution case studies and large sets of ensemble data.
  URL: https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1072830

Status

Aktiv

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