Teilprojekt 2.3
Dynamische Regionalisierung
Tharandt, 20.11.2008 Ralf Lindau
Uni Bonn
Validierung des CLM mit Beobachtungsdaten
Für einen 41-Jahres-Zeitraum (1960 – 2000)
werden Beobachtungen von Regenmessstationen des DWD mit CLM-Ergebnissen verglichen.
Auf jedem 18 km X 18 km Gitterfeld liegen im
Durchschnitt 31.000 Beobachtungen des täglichen
Niederschlags vor. Das sind etwa 1-5 pro Tag und
Gitterfeld.
Die Beobachtungen zeigen Niederschläge von mehr als 1000 mm/a in Voralpenland, Schwarzwald und Bergischem Land. Große Teile Ostdeutschlands erhalten dagegen weniger als 600 mm/a.
Das Mittel aller Stationen beträgt 785 mm/a
Im Model fällt in
Mitteleuropa 993 mm/a Niederschlag (links).
Bildet man Datenpaare und wertet das Modell nur an Tagen und Gitterpunkten aus, an denen Beobachtungen vorliegen, vermindert sich der Niederschlag auf 974 mm/a (rechts).
Das Model überschätzt den Regen im Mittel um 189 mm/a (26%) (links).
In Westdeutschland ist die Überschätzung sehr
ungleichmäßig verteilt. In Ostdeutschland beträgt sie häufig etwa 50%.
(rechts)
Das Modell regnet zu häufig.
Jede Regenklassenhäufigkeit wird um 10
0.12, also etwa 30% überschätzt.
Kein Regen wird an 44% der Tage beobachtet, im Modell sind es lediglich 29%
Allerdings gingen alle Gitter- felder ein, auch wenn nur eine Mess-Station in ihr liegt.
Kein Regen an einer einzelnen Station ist aber wesentlich häufiger als kein Regen im gesamten Gitterfeld von 18 x18 km
2+
Modell0-9
ObseMindest- Stations- Anzahl
2
3
4
Obs Modell
Einzelobs 0.5127 0.2894 mind 1 Obs 0.4422 0.2894 mind 2 Obs 0.4400 0.2895 mind 3 Obs 0.4374 0.2896 mind 4 Obs 0.4346 0.2892
Anteil regenfreier Tage
Einerseits: Viele Stationen pro Gitterfeld sind notwendig, um die gesamte Fläche zu repräsentieren.
Andererseits: Große Gebiete Deutschlands erfüllen die Forderung nach
mindestens 4 Stationen pro
Gitterfeld nicht.
Mit der Methode gleicher Summenhäufigkeit wird die pdf des Modells in die der
Beobachtungen überführt.
Durch die Tranfer-Funktion (links) werden sämtliche Modell-Regenraten vermindert.
99.94 – 100.07 mm/d 82.5 mm/d 2.95 - 3.06 mm/d 2.0 mm/d 0.00 – 0.45 mm/d 0.0 mm/d Nach der Korrektur
stimmen die pdfs überein,
auch die Häufigkeit regen-
freier Tage (rechts).
Lauf_1
Lauf_1 korrigiert
Lauf_2
Korrektur vermindert den Niederschlag in allen Monaten etwa gleich.
Ist eine monatliche Korrekturfunktion (Febr. stark, März schwach) notwendig?
Vergleiche Unterschiede zwischen den Monaten eines Laufs mit den Unterschieden zwischen den Läufen.
Mittlerer Jahresgang des Modellbias
Der Jahresgang erzeugt eine
Standardabweichung von 0.24 mm/d.
Die Standardabweichung der Differerenz beider Läufe ist mit 0.26 mm/d vergleichbar.
Also ist der Jahresgang nicht signifikant.
Mittelwert
mm/d Stdabw.
mm/d
Lauf_1 0.537 0.237
Lauf_2 0.538 0.241
Lauf_1corr 0.006 0.200
Diff_1-2 0.001 0.264
rms - 0.253
n 1 1 d
2n 1 d d
n 1 n n 1 1 d
2n 1 d d
n 1 d
2n 1
2 d d n n 1 1 d
2n 1 d d
d
var
n d ) (
var bias
2rms
uncorrected corrected
Die Korrektur vermindert den Regen auch räumlich recht gleichmäßig.
Der Kontrast zwischen Oberrheintal und
Schwarzwald bleibt z.B.
erhalten.
Regionale Wirkung der Korrektur ist sehr
gleichmäßig (links).
Nur die sehr feine
Differenzierung zeigt,
dass die Korrektur
zwischen 120 mm/a
und 260 mm/a variiert.
Korrektur bei großen regionalen Differenzen des Modells verglichen mit den Beobachtungen (links).
Die zeitliche Analogie dieser räumlichen Betrachtungsweise war Jahresgang des Biases nach Korrektur (rechts).
Mithilfe einer 2. Modell-Realisation wurde der Jahresgang des Biases als zufällig entlarvt.
Ist auch die räumliche Streuung zufällig oder tritt ein ähnliches Muster im 2.Lauf auf?
Lauf_1 Lauf_2
Beide Läufe sind nahezu identisch.
Obwohl beide Läufe mit derselben Korrektur verändert und mit
denselben Beobach- tungen verglichen werden.
Hat Herr Lindau sich
hier vertan?
Auch die Original-Läufe sind sehr ähnlich, aber nicht gleich (links).
Die Unterschiede zwischen beiden Läufen betragen 20 mm/a verglichen mit 1000 mm/a für die räumlichen Differenzen. (Maß:
Stdabw.)
Das Muster des Modellfehlers ist also persistent und muss Korrigiert werden.
Lauf_1
Lauf_2
Korrekturfunktion für jede Gitterbox
Korrigierter Modell-Regen
B ia s B ia s
P D F P D F
Lauf_1 minus Obs Lauf_2 minus Obs
Bias : 0.83 mm/a
Fehler des
Einzelpixels: 2.57 mm/a
Bias : 2.96 mm/a
Fehler des
Einzelpixels: 23.78 mm/a
Korrektur basiert auf Lauf_1.
Abschätzung des Fehlers der Korrektur durch
Anwendung auf Lauf_2.
Räumliche Struktur des Fehlers ähnlich der Differenz der Läufe.
Lauf_2 - Lauf_1
