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A statistical interpolation scheme to generate 2D and 3D meteorological pre-processor input fields from routine meteorological data

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Abstract:

In spite of its limitations the combination of routine meteorological data and meteorological pre-processors is an efficient approach to provide gridded fields of turbulence scaling parameters for routine ATD (Atmospheric Transport and Dispersion) modelling. Height detrended inverse distance weighting is introduced to calculate the necessary 2D fields of global radiation, temperature, humidity, cloud cover and air pressure to feed the pre-processor. Cross validation of the interpolation scheme shows that the spatial interpolation method is superior to the more common extrapolation in case of complex terrain. In a further validation the impact of the interpolation respectively extrapolation errors on the results of the pre-processor is investigated. It turns out that the pre-processor is not very sensitive to variations in input data. This suggests that in case of flat areas or in case the ATD modelling problem is not influenced by topographical features, one could achieve good results without investing into the development and adaptation of spatial interpolation procedures of basic atmospheric variables, which serve as pre-processor input. If the dispersion process is influenced by topographical features, one should invest into a spatial interpolation procedure. Because temperature is an essential variable for modelling chemical reactions in the atmosphere, a 3D interpolation scheme for temperature has been adapted from literature and found to behave plausibly.

Trotz gewisser Einschra¨nkungen stellt die Kombination von atmospha¨rischen Daten aus Routinemessnetzen und meteorologischer Pra¨prozessoren einen effizienten Ansatz dar, um die fu¨r die Ausbreitungsrechnung notwendigen Grenzschichtkenngro¨ßen bereitzustellen. Mit dem hier vorgestellten Interpolationsverfahren werden ra¨umliche Verteilungen typischer atmospha¨rischer Ausgangsgro¨ßen der meteorologischen Pra¨prozessoren, wie 2D Felder von Temperatur, Feuchte, Globalstrahlung, Bewo¨lkung, Luftdruck und 3D Felder der Temperatur, berechnet. Das Verfahren beruht auf der Gewichtung nach dem inversen Distanzquadrat unter Beru¨cksichtigung der Ho¨henabha¨ngigkeit. Mit Hilfe eines Kreuzvalidierungsverfahrens wird die U¨berlegenheit dieses Interpolationsansatzes im komplexen Gela¨nde gegenu¨ber der u¨blichen Extrapolation quantitativ nachgewiesen. In einem weiteren Validierungsschritt wird die Wirkung der Inter- bzw. Extrapolationsfehler auf das Ergebnis eines Pra¨prozessors untersucht. Es stellt sich heraus, dass der Pra¨prozessor auf geringe A¨nderungen der Eingabedaten tra¨ge reagiert. Daraus la¨sst sich schließen, dass die Anwendung ra¨umlicher Interpolationsverfahren keine großen Vorteile bringt, falls man davon ausgehen kann, dass die Ausbreitung von Schadstoffen von topographischen Gegebenheiten nur unwesentlich beeinflusst wird. Andernfalls ist ein ra¨umliches Interpolationsverfahren zur Herstellung von Gitterpunktsdaten als Eingabe fu¨r einen Pra¨prozessor zu empfehlen. Da die Temperatur eine entscheidende Variable fu¨r die Modellierung luftchemischer Reaktionen ist, wird ein 3D Interpolationsverfahren aus der Literatur adaptiert. Die ra¨umlich und zeitlich interpolierten 3D Temperaturfelder verhalten sich plausibel.

Keywords:

Document Type: Research Article

DOI: http://dx.doi.org/10.1127/0941-2948/2001/0010-0341

Publication date: July 1, 2001

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schweiz/mz/2001/00000010/00000004/art00016
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