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Deficiencies in quantitative precipitation forecasts: sensitivity studies using the COSMO model

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The quantitative precipitation forecast (QPF) of the COSMO model, like of other models, reveals some deficiencies. The aim of this study is to investigate which physical and numerical schemes have the strongest impact on QPF and, thus, have the highest potential for improving QPF. Test cases are selected that are meant to reflect typical forecast errors in different countries. The 13 test cases fall into two main groups: overestimation of stratiform precipitation (6 cases) and underestimation of convective precipitation (5 cases). 22 sensitivity experiments predominantly regarding numerical and physical schemes are performed. The area averaged 24 h precipitation sums are evaluated. The results show that the strongest impact on QPF is caused by changes of the initial atmospheric humidity and by using the Kain-Fritsch/Bechtold convection scheme instead of the Tiedtke scheme. Both sensitivity experiments change the area averaged precipitation in the range of 30–35 %. This clearly shows that improved simulation of atmospheric water vapour is of utmost importance to achieve better precipitation forecasts. Significant changes are also caused by using the Runge-Kutta time integration scheme instead of the Leapfrog scheme, by applying a modified warm rain and snow physics scheme or a modified Tiedtke convection scheme. The fore-mentioned changes result in differences of area averaged precipitation of roughly 20 %. Only for Greek test cases, which all have a strong influence from the sea, the heat and moisture exchange between surface and atmosphere is of great importance and can cause changes of up to 20 %.

German
Die quantitative Niederschlagsvorhersage (QNV) des Wettervorhersagemodells COSMO zeigt ebenso wie die anderer Modelle Schwächen. Das Ziel der hier vorliegenden Studie ist es, zu untersuchen, welche physikalischen und numerischen Schemata den stärksten Einfluss auf die QNV haben und somit das größte Potenzial bieten, die QNV zu verbessern. Es wurden 13 Testfälle ausgewählt, die typische Vorhersagefehler in verschiedenen Ländern wiedergeben. Sie können in zwei Hauptgruppen unterteilt werden: Überschätzung von stratiformem Niederschlag (6 Fälle) und Unterschätzung von konvektivem Niederschlag (5 Fälle). Es wurden 22 Sensitivitätsexperimente durchgeführt, die in erster Linie Änderungen physikalischer und numerischer Schemata umfassten. Die Ergebnisse wurden im Hinblick auf den gebietsgemittelten 24 Stunden-Niederschlag ausgewertet. Es zeigt sich, dass der Anfangszustand der Feuchte und die Verwendung des Kain Fritsch/Bechtold Konvektionsschemas statt des Tiedtke Schemas den stärksten Einfluss auf die QNV haben. Beide Sensitivitätsexperimente ändern den gemittelten Niederschlag um 30–35 %. Das Ergebnis zeigt, wie wichtig eine verbesserte Simulation der Feuchte für die Verbesserung der Niederschlagsvorhersage ist. Einen deutlichen Effekt haben auch die Verwendung des Runge-Kutta statt des Leapfrog Verfahrens, Änderungen am Regen- und Schneeschema und am Tiedtke Konvektionsschema. Die eben genannten Sensitivitätsstudien führen zu Unterschieden im gebietsgemittelten Niederschlag von etwa 20 %. Für die griechischen Testfälle, die durch die Nähe des Meeres geprägt sind, verursacht auch ein geänderter Wärme- und Feuchteaustausch zwischen Boden und Atmosphäre Zu- bzw. Abnahmen des mittleren Niederschlags von bis zu 20 %.
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Document Type: Research Article

Publication date: 2009-12-01

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