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Free Content Quantile-based short-range QPF evaluation over Switzerland

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Abstract:

Quantitative precipitation forecasts (QPFs) are often verified using categorical statistics. The traditionally used 2×2 contingency table is modified here by applying sample quantiles instead of fixed amplitude thresholds. This calibration is based on the underlying precipitation distribution and has beneficial implications for categorical statistics. The quantile difference and the debiased Peirce skill score split the total error into the complementary components of bias and debiased pixel overlap. It is shown that they provide a complete verification set with the ability to assess the full range of rainfall intensities. The technique enables the potential skill in a calibrated forecast to be estimated without spurious influences from the marginal totals and the problem of hedging is therefore avoided. To exemplify the feasibility of quantile-based contingencies, the method is applied to 6.5 years of operational rainfall forecasts from the Swiss Federal Office of Meteorology and Climatology (MeteoSwiss). Daily accumulations of the COSMO model at 7 km grid size are compared to a high-quality gridded observational record of spatially interpolated rain gauge data. The quantile-based scores are applied to single grid points and to predefined regions. A high-resolution error climatology is then built up and reviewed in terms of typical error characteristics in the model. The seasonal QPF performance exhibits the most severe overestimation over the Northern Alps during winter, indicative of the impact of the model ice phase. The QPF performance related to model updates, such as the introduction of the prognostic precipitation scheme, is also evaluated. It is demonstrated that the potential skill continuously increases for subsequent versions of the COSMO model. Over the entire time period, a strong gradient of the debiased Peirce skill score is evident over the Alps, meaning that the potential skill is much higher on the Alpine south side than on the north side.

German
Zur Verifikation von Quantitativen Niederschlagsvorhersagen (QNV) werden häufig kategorische Fehlermaße verwendet. Die traditionellerweise benutzte 2×2 Kontingenztafel wird hier durch die Anwendung von Quantilen anstelle von festen Amplitudenschwellwerten modifiziert. Diese Kalibrierung orientiert sich an der zugrundeliegenden Niederschlagsverteilung und beeinflusst kategorische Fehlermaße vorteilhaft. Die Quantilsdifferenz und der angepasste Peirce Skill Score teilen den Gesamtfehler in die sich gegenseitig ergänzenden Komponenten des Bias und der angepassten Gitterpunktsüberlappung auf. Es wird gezeigt, dass sie eine vollständige Verifikationsbasis bilden, die den gesamten Bereich an Niederschlagsintensitäten abdecken kann. Die Methodik erlaubt es, den potenziellen Skill in einer kalibrierten Vorhersage ohne störende Einflüsse der Randverteilungen zu bestimmen und umgeht dadurch die Problematik des "Hedging". Um die Einsetzbarkeit von quantilsbasierten Fehlermaßen zu demonstrieren, wird die Methode auf 6.5 Jahre an Niederschlagsvorhersagen vom Schweizer Bundesamt für Meteorologie und Klimatologie (MeteoSchweiz) angewendet. Tägliche Summen aus dem COSMO-Modell mit einer horizontalen Auflösung von 7 km werden mit einem hochwertigen gegitterten Beobachtungsdatensatz verglichen. Die quantilsbasierten Fehlermaße werden auf einzelne Gitterpunkte und auf festgelegte Gebiete angewendet. Eine hochaufgelöste Fehlerklimatologie wird erstellt und im Hinblick auf typische Fehlercharakteristika im Modell untersucht. Die jahreszeitlich gemittelten QNV-Fehler zeigen die größte Überschätzung über den nördlichen Alpen im Winter, was auf den Einfluss des Eisschemas hinweist. Die QNV-Fehler während verschiedener Phasen der operationellen COSMOModellentwicklung, wie z.B. der Einführung des prognostischen Niederschlagsschemas, werden ebenfalls quantifiziert. Dabei wird gezeigt, dass sich der potenzielle Skill kontinuierlich verbessert hat. Über die ganze Periode fäallt ein großer Fehlergradient des angepassten Peirce Skill Scores auf, was bedeutet, dass der potenzielle Skill auf der Alpensüdseite viel höher ist als auf der Nordseite.

Document Type: Research Article

DOI: http://dx.doi.org/10.1127/0941-2948/2008/0344

Publication date: December 1, 2008

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