Key analysis errors and airborne wind lidar observations

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Abstract:

Inaccurate initial conditions can produce significant forecast failures of numerical weather prediction models. An iterative algorithm that uses the adjoint forecast model and is aimed at minimizing the forecast error leads to the so-called key analysis errors (KAEs). Assuming that forecast error growth is dominated by the analysis error, the KAEs are assumed to represent that part of the analysis error that is primarily responsible for a poor forecast. Thus, KAEs should indicate how to improve an analysis. In addition, analysis errors can be identified by monitoring the differences of observations and analysis fields (analysis departures). The purpose of this study is to gain a further understanding of the structure of KAEs and to investigate the question to what degree KAEs are related to analysis errors. Airborne Doppler wind lidar (DWL) observations over the Northern Atlantic collected during the Atlantic THORPEX Regional Campaign (A-TReC) are analysed to evaluate these considerations. These observations were passively monitored and actively assimilated in experiments using the ECMWF global model to form the basis for the computation of analysis departures and analysis differences. Results confirm that analysis departures and KAEs optimized for both the Northern hemisphere and a predefined forecast domain are not correlated. Qualitative comparisons also show large differences in structure and magnitude of KAEs and analysis departures. Nevertheless, primarily in view of the different magnitude of KAEs and analysis departures, there is no basis for rejecting the hypothesis that KAEs are actually embedded in, and an important fast-growing part of the true analysis errors.

German
Unsicherheiten in den Anfangsbedingungen eines numerischen Wettervorhersagemodells können zu signifikanten Vorhersagefehlern führen. Ein iterativer Algorithmus, basierend auf dem adjungierten Vorhersagemodell, der zur Minimierung des Vorhersagefehlers verwendet wird, liefert sogenannte Key Analysis Errors (KAEs bzw. "Schlüssel-Analysefehler"). Unter der Annahme, dass das Anwachsen des Vorhersagefehlers durch den Analysefehler dominiert wird, stellen die KAEs jenen Teil des Analysefehlers dar, der hauptverantwortlich für den Vorhersagefehler ist. Die KAEs sollten daher Auskunft darüber geben, wie die Analyse verbessert werden kann. Der Analysefehler kann ergnzend durch Differenzbildung von Beobachtungen und Analysefeldern identifiziert werden (sog. Analyseabweichungen). Die Zielsetzung dieser Studie ist, ein besseres Verständnis der Struktur der KAEs zu erlangen und der Frage nachzugehen, inwieweit KAEs in Zusammenhang mit Analysefehlern stehen. Flugzeug-getragene Doppler-Wind-Lidarmessungen, die während der Atlantic THORPEX Regional Campaign (A-TReC) über dem Nordatlantik durchgeführt wurden, werden hier analysiert, um diese grundlegenden Überlegungen zu evaluieren. Diese Messungen wurden passiv überwacht und aktiv in Experimenten mit dem globalen ECMWF Modell assimiliert; sie bilden die Basis für die Berechnung von Analyseabweichungen und Analysedifferenzen. Die Ergebnisse bestätigen, dass Analyseabweichungen und KAEs, optimiert für die Nordhemisphäre und für ein vordefiniertes Vorhersagegebiet, nicht korrelieren. Qualitative Vergleiche zeigen auch große Unterschiede in Struktur und Größenordnung von KAEs und Analyseabweichungen. Dennoch, und zwar in erster Linie auf Grund der unterschiedlichen Größenordnung von KAEs und Analyseabweichungen, liefert die Studie keine Grundlage dafür, die Hypothese zu verwerfen, da die KAEs im wahren Analysefehler eingelagert sind und einen wichtigen, rasch anwachsenden Teil des Analysefehlers darstellen.

Document Type: Research Article

DOI: http://dx.doi.org/10.1127/0941-2948/2007/0255

Publication date: December 1, 2007

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