Radarová meteorologie - nowcasting Petr Novák Český Hydrometeorologický ústav, oddělení radarových měření Nowcasting •aktuální stav počasí + velmi krátkodobá předpověď •detailní analýza současného stavu počasí spolu s předpovědí na několik hodin dopředu, která vychází z extrapolace trendu vývoje (Conway, 1998) lead_time •detailní předpověď na dobu 0-6 hodin s upřesněním předpovědi na dobu 6-12 hodin (COST-78) Nowcasting •využívá především informací o současném stavu počasí získávaných pomocí metod dálkové detekce (údaje z meteorologických radarů, družic a systémů detekce blesků), jejichž informace se mohou kombinovat s pozemními či aerologickými pozorováními a výstupy numerických modelů •přesnější předpovědi a lepší prostorová lokalizace než u delších předpovědí •krátký interval platnosti předpovědi •spolehlivost nowcastingu většinou rychle klesá s rostoucím časem •je nezbytné zajistit •častá aktualizace předpovědí •dostatečná rychlost výpočtu a bezodkladná distribuce uživatelům či následným systémům •vhodná forma prezentace výsledků (jednoduchost, přehlednost, geografická navigace, …) Nowcasting • nowcasting_production_line Nowcasting srážek a nebezpečných konvektivních jevů •využívá se především predikce radarového (popřípadě družicového) echa •základní přístupy: •extrapolace radarového (popř. družicového) echa na základě pohybového pole (získaného různými metodami) • „plošná“ extrapolace • extrapolace konvektivních buněk •expertní systémy - extrapolace s využitím empiricky získaných poznatků (např. koncepčních modely procesů tvorby srážek - zejména konvektivních systémů) či výstupů z numerických modelů (popř. přízemních a aerologických pozorovaní), často se využívá následného statistického postprocessingu •numerické modelování Extrapolace konvektivních buněk (SCIT) •identifikace bouřkových jader v radarových snímcích a přiřazení odpovídavících jader na následujících snímcích. •vektor posunu pro extrapolaci echa je určen ze změny polohy centra (těžiště) buňky na následujících obrázcích •extrapolace se provádí metodou přímých trajektorií •je možné určit trend v zesilování/zeslabování jednotlivých jader (radarového echa) – tzv. growth-decay factor – aplikování tohoto faktoru na výsledné pole však nedává příliš dobré výsledky (u žádné z metod) •k jednotlivým identifikovaným buňkám lze přiřadit další parametry (množství bleskových výbojů, Echo Top, VIL, družicová IR teplota ) •není možné určit vznik nové oblačnosti (konv. buňky) •např.: SCIT “Storm Cell Identification and Tracking” algoritmus (WSR-88D/NSSL), TITAN (NCAR) „Plošná“ extrapolace radarového echa •výpočet plošného pohybového pole, které je následně použito pro extrapolaci posledního dostupného radarového snímku •různé způsoby výpočtu pohybového pole: • COTREC - porovnání dvou následujích radarových snímků pomocí nějaké veličiny vyjadřující podobnost (střední absolutní chyba, korelační koeficient,...) + hlazení pomocí podmínek kontinuity, Mecklenburg 2000, Zgonc and Rakovec 1999 • NWP - vektor posunu pro extrapolaci echa je určen z výstupu numerického modelu předpovědi počasí (nejčastěji lokálního) jakožto pohybové pole v hladině řídícího proudění (3-5km ~ AT 700-500 hPa), •extrapolace se provádí metodou zpětných trajektorií •je možné určit trend v zesilování/zeslabování radarového echa (COTERC) •není možné určit vznik nové oblačnosti (konv. buňky) Extrapolace radarového echa HYBRID •nalezení “obrazců” v radarovém snímku obdobně jako v metodě SCIT (malo- (bouřkové buňky) i velkoprostorových (srážkové systémy)) •vektor posunu pro extrapolaci echa je určen z polohy “obrazce” na předchozím snímku – poloha je určena obdobně jako u metody COTREC (stř. Absolutní chyba, korelační koeficient) •extrapolace se poté provádí metodou přímých nebo zpětných trajektorií (v závislosti na konkrétní metodě) •je možné určit trend v zesilování/zeslabování radarového echa •není možné určit vznik nové oblačnosti (konv. buňky) •např. Lakshmanan 2002, Growth and Decay Tracker (MIT/LL ) Expertní systémy •využití koncepčních modelů : GANDOLF, AUTONOWCASTER •metody dálkové detekce + NWP : NIMROD, INCA •statistický postprocessing, „fuzzy logic“ : UFA SAM • •teoreticky lze určit trend v zesilování/zeslabování radarového echa i vznik nové oblačnosti (konv. buňky) – nutná podrobná analýza proudění, hranice výtoků z Cb • •rozporuplné výsledky – především u předpovědí na krátký časový interval u konvekce a silné konvekce (SYDNEY 2000 – Field Demonstration Project) ● sydney_result1 Nowcasting v ČHMÚ ●optimalizace radarového snímání ●zrychlení dostupnosti radarových dat ●extrapolační metody pro předpověď radarového echa ●distribuce a vizualizace dat koncovým uživatelům ● xscan_strategy_timing-zoner1 xscan_strategy_timing-zoner2 xscan_strategy_timing-zoner3 Prokládané snímání Øběhem 10ti minut jsou měřeny dva 5ti-minutové subscany (16 různých elevací) Ø5ti minutová data - využíváno Řízením letového provozu (nově se zkouší i v ČHMÚ – odhady srážek i nowcasting) Økompromis mezi častou aktualizací a dobrým vertikálním rozlišení Øspeciální nízkohladinový scan pro dopplerovskéo využití – experimentálně na Skalkách xscan_strategy_timing-zoner4 Obr-02-definice_mereni_Skalky Objemové měření od 2009 Øpřechod z desetiminutové obnovy na prokládané snímání a následně na čistou pětiminutovou obnovu dat (12 různých elevací) Ø5ti minutová data – primárně pro Řízením letového provozu (nyní i v ČHMÚ – odhady srážek i nowcasting) Økompromis mezi častou aktualizací a dobrým vertikálním rozlišení Øspeciální nízkohladinový scan pro dopplerovskéo využití – experimentálně na Skalkách Zpracování a distribuce radarových dat – spolupráce s AČR – rychlé datové spojení na oba radary – umožnění přenosu objemových dat v reálném čase do centra – vývoj vlastního software pro plné zpracování a vizualizaci objemových dat – optimalizace pro rychlost zpracování – flexibilita v generování produktů Zpracování a distribuce radarových dat Ø rychlý přenos dat a optimalizace zpracovatelských programů a skriptů (minimalizace časovýc prostojů při zpracování, zrychlení zpracovatelských algoritmů) výrazně zvýšila čerstvost dat pro koncové uživatele. Ø radarová data jsou dostupná pro uživatele v první minutě po konci objemového měření (ve starém zpracování byla data dostupná v páté minutě) Ødalší „zrychlení“ dosaženo měřením od horních méně důležitých elevací ke spodním – od 2007 ● obr17-vlevo_uprostred Zpracování radarových dat obr17-vlevo_dole obr17-vpravo_nahore Ø 1 km horizontální rozlišení – nový operativní standard Ø umožňuje podrobnější zkoumání radarového echa (hlavně konvektivních bouří) než u dříve používaného 2km rozlišení Extrapolace radarového echa - ČHMÚ •založeno na 1x1km datech maximálních odrazivostí •2 základní části •výpočet pohybového pole (pole pro následnou extrapolaci) •kritická část predikce radarového echa – konečný výsledek nejvíce závisí na přesnosti a stabilitě použitého pohybového pole •pohybové pole by mělo být dostatečně hladké, ale zároveň by mělo rozlišovat rozdíly v pohybech jednotlivých bouří •z tohoto důvodu jsou použity 2 rozdílné metody výpočtu •časová extrapolace radarového echa •předpokládá se časová konstantnost pohybového pole •extrapolace se provádí metodou zpětných trajektorií •není určován trend v zesilování/zeslabování rad. echa Předpověď radarového echa - COTREC •pohybové pole je určováno porovnáním 2 následujících radarových snímků za pomocí střední absolutní chyby jakožto kriteria podobnosti •radarové snímky jsou rozděleny do čtvercových oblastí – předchozí snímek je posouván podél osy X a Y porovnáván s posledním snímkem •'posuv' s nejmenší chybou určí vektor pohybového pole •radarové snímky jsou porovnávány v několika úrovních (různé velikosti oblastí - snímky jsou nejdříve porovnávány celé, poté jsou rozděleny na 6 čtverců a poté každý z těchto čtverců je rozdělen na 25 menších čtverců (44x44km)) •zhlazování výsledného pole - je použita metoda SOR – pohybové pole je změněno tak aby splňovalo podmínku kontinuity proudění • ● Jemná mřížka Jemná mřížka Jemná mřížka Jemná mřížka Jemná mřížka Jemná mřížka Jemná mřížka Jemná mřížka Jemná mřížka Jemná mřížka Jemná mřížka Jemná mřížka Jemná mřížka Jemná mřížka Jemná mřížka Předpověď radarového echa - COTREC t t-Dt vx= Dx / Dt` vy= Dy / Dt` jsmv-rad-fct-cotrec-pre jsmv-rad-fct-cotrec-last jsmv-rad-fct-cotrec-last+wfd jsmv-rad-fct-cotrec+wfd jsmv-rad-fct-true Předpověď radarového echa - ALADIN •předpoklad: pohyb oblačnosti je řízen prouděním ve výškové hladině cca. 3-5km nad hladinou moře •geopotenciál v hladině 700hPa (předpovězený pomocí NWP LAM ALADIN) je interpolován do projekce radarového snímku (1x1km gnom.) a přepočítán na pohybové pole pomocí geostrofické aproximace •jednoduchá, ale robusní metoda •nelze s její pomocí určit vývoj oblačnosti (zesílení/zeslabení) jsmv-rad+alad jsmv-rad+alad+wfd Předpověď radarového echa – porovnání •předpovězené radarové snímky jsou porovnávány se skutečně naměřenými daty (pixel vs. pixel) pomocí •střední kvadratické chyby (RMSE), •střední absolutní chyby (MAE) •indexy kvality (critical success index (CSI), probability of detection, false alarm ratio, ...) pro předpověď jisté úrovně dBZ (12, 24, 36 dBZ) POD=YY/(YY+NY) ; FAR=YN/(YN+NN) ; CSI=YY/(YY+YN+NY) •CSI lépe vypovídá o kvalitě předpovědi polohy než RMSE nebo MAE •jednotlivé předpovědi jsou porovnávány mezi sebou i s perzistentní předpovědí (počáteční radarový snímek je nezměněn použit jako předpověď) •subjektivní porovnání – též velmi důležité Předpověď radarového echa – porovnání CSI lépe vypovídá o kvalitě předpovědi polohy než RMSE nebo MAE Předpověď radarového echa – porovnání •všechny předpovědní metody vykazují zlepšení radarové informace – jsou lepší než persistentní předpověď •míra poklesu kvality předpovědi s časem je obdobná pro všechny metody. V konvektivních situacích je předpověď použitelná zhruba do +30 minut (v některých případech do +50 minut – organizovaná konvekce), v stratiformních situacích může být předpověď využitelná až do +90 minut. •ve většině případů, metoda ALADIN je mírně horší než metoda COTREC, někdy však dává nejlepší výsledky (především v případě velkoprostorových stratiformních srážek a v případech, kdy radarové odrazy jsou na okraji radarového dosahu – není ovlivněna “artefakty” radarových měření (radarový horizont, bright-band)) •metoda ALADIN je méně hardwareově náročná než metoda COTREC •obě metody předpovídají přesun radarového echa nikoliv jeho vývoj (zesílení/zeslabení - ani vznik nových) • Využití extrapolovaného radarového echa pro výpočet kvantitativní předpovědi srážek •přepočet extrapolovaných radarových snímků na intenzitu srážšk pomocí Marshall-Palmerova vztahu– stejné jako při odhadu srážek •integrace po stanovene časové období – stejné jako při odhadu srážek – v současnosti testovány 1h úhrny na +0-1h, +1-2h a +2-3h •výpočet průměrných srážek na povodí • •testování v hydrolog. modelech – první operativní aplikace 2007 • Quantitative Precipitation Forecats ØCOTREC motion field applied to the last available PseudoCAPPI 2km composite image ØPrediction up to 3h with 5-minute step ØExtrapolated radar images converted into rainrate fields using standard Z-R relation ØIntegration for 0-1h, 2-3h and 2-3h motion ØCalculation of mean precipitation over predefined catchments ØCOTREC-based QPF can be for first 3 hour better than QPF from NWP model ØSince spring 2007 used as an operational input into hydrological model Hydrog Quantitative Precipitation Forecats Tests of COTREC QPF in hydrological model Hydrog Discharge [m3s-1] COTREC QPF + NWP ALADIN QPF ALADIN QPF 136 (alert) 19 h 21 h 197 (Q10) 21 h 22 h 243 (Q20) 21 h 22 h 320 (Q50) 22 h 23 h 390 (Q100) 22 h 24 h The time of prediction of important discharge values Porovnání 1h předpovědí srážek metodou COTREC s předpověďmi NWP modelu ALADIN QPF – Statistical evaluation IV. – IX. 2006 QPF – Statistical evaluation QPF – Statistical evaluation CSI 1mm Correlation coefficient Recent Development and Outlook ØImprovement of calculation of radar-raingauge bias Ømean-filed bias >> local bias Øimprovements of QPE as well as COTREC QPF Ø Ø ØImprovement of COTREC QPF – enlarging of forecasting domain ØInclusion of data from foreign radars (difficulty with timing) Øuse of NWP motion field as a first guess Ø czradextview Obr-04-eurad Hydrological ensemble forecast based on different QPFs Recent Development and Outlook ØImprovement of QPF using statistical-advection model Øinspired by ADSTAT algorithm from US NWS Øpredictors Øradar-raingauge QPE Øradar COTREC QPF ØALADIN NWP model forecasts ØMeteosat MSG data Øligthning data Øprecipitation forecasts for 0-1h,1-2h, 2-3h - probabilistic as well as quantitative Øpossibility to forecast also newly developed precipitation Øplan to be used operationally as a member of ensemble forecasts QPF – statistical-advection model 1h QPF - observation 3h QPF - observation Testování kvantitativního využití metody COTREC v hydrolog. modelu Hydrog Testování kvantitativního využití metody COTREC v hydrolog. modelu Hydrog Porovnání 1h předpovědí srážek metodou COTREC s předpověďmi NWP modelu ALADIN MZ_2007_cotrec_obr_5a MZ_2007_cotrec_obr_5b Porovnání 1h předpovědí srážek metodou COTREC s předpověďmi NWP modelu ALADIN CSI_done CSI 1mm COR_done korelační koeficient Porovnání 1h předpovědí srážek metodou COTREC s předpověďmi NWP modelu ALADIN Porovnání 1h předpovědí srážek metodou COTREC s předpověďmi NWP modelu ALADIN a persistencí CSI Problémy plošné extrapolace Øhlazení pohybového pole a využití zpětných trajektorií může způsobit selhání extrapolace pokud se nějaká konvektivní bouře pohybuje výrazně odlišným směrem než okolní buňky Øtypický případ – supercely Ørelativně řídký výskyt Ønicméně nebezpečné projevy počasí Øjeden z důvodů vývoje metody CELLTRACK CELLTRACK - identifikace buněk ØRozdíl mezi „reálnou“ konvektivní buňkou (oblasti uspořádaných vzestupných (sestupných) pohybů vzduchu) a buňkou definovanou v nowcastingových metodách (tedy oblasti jisté vysoké odrazivosti) ØRůzné metody využívají různá pravidla pro identifikace jader odrazivosti 20060617-2016-panod 20060617-anim-panod CELLTRACK - identifikace buněk ØVe finání verzi používán jednoduchý práh odrazivosti o hodnotě 44 dBZ Øzkoušen též práh 36, 40, 44, 48 dBZ Ø44dBZ se jeví jako vhodný kompromis mezi identifikací i slabších buněk a neidentifikování více blízkých buněk jako jednoho jádra Ø ØTestován i algoritmus s pohyblivým prahem odvozeným z metody TRACE3D Ølokální maximum odrazivosti – 10 dBZ ØZvýšil se počet identifikovaných buněk (ze 4124 na 4406 => 93,6%), ale horší výsledky při jejich sledování. Ø Ø3D identifikace – testováno ale s problematickými výsledky Øhledání souvislosti mezi jádry nalezenými na CAPPI hladinách jdoucích po sobě Ømnoho buněk nalezených pouze v jedné hladině Øsouvisí zřejmě s prokládaným objemovým snímáním radarů a způsobem výpočtu CAPPI hladin - interpolace CELLTRACK - sledování jader ØNejdříve se určují „shluky“ buňek, které spolu mohou souviset ØPrvní odhad pohybu jader v předchozím termínu se provádí pomocí metody COTREC ØPro každé takto posunuté jádro se hledají blízká skutečná jádra na následujícím snímku. ØPoloměr prohledávané oblasti závisí na rychlosti proudění (nicméně závislost úspěšnosti sledování jader na tomto poloměru není příliš silná); ØProhledávání probíhá i „opačným“ směrem Ø ØV dalším kroku se zpracovávají buňky v jednotlivých shlucích Ønejdříve se hledají nejpodobnější jádra (podobnost >0.85), která jsou dost blízko u sebe Øpak se hledají nejbližší buňky a zkoumá se jejich podobnost Øpokud je menší než 0,8 => štěpení, slučování CELLTRACK – extrapolace ØExtrapolace polohy jádra se provádí vektorem určeným z předchozí a současné pozice jádra (hledá se podobnost jader na po sobě jdoucích snímcích - lokální COTREC) ØJednoduchá extrapolace (určená ze změny polohy těžiště jádra) není dostatečná zejména kvůli slučování a štěpení jader ØPokud jádro nemá předchůdce, je použit průměr pohybových vektorů jader s alespoň jedním předchůdcem. ØPokud neexistuje žádný předchůdce, předpověď se nekoná (typicky u prvního času se zachycením jádra). ØPředpověď je počítána na 10 - 90 minut s krokem po 10 minutách ● CELLTRACK - úspěšnost sledování jader odrazivosti ●Porovnání algoritmu sledování jader odrazivosti na následných snímcích s manuálním sledováním – pokud se přiřazení od sebe liší, je přiřazení provedené algoritmem označeno za chybné. ● ● hits misses wrong assignments CSI ● 44 dBZ 1018 76 59 0,88 ● TRACE3D 1035 102 99 0,84 ● ● CELLTRACK - úspěšnost sledování jader odrazivosti ●Porovnání předpovědi CELLTRACK s metodou COTREC ●CSI pro práh 44 dBZ obr_2_graf_CSI track_ex_1 track_ex_2 track_ex_3b track_ex_4b Příprava operativního využití ØExperimentální zařazení metody CELLTRACK do vizualizačního software JSMeteoView ØTechnické provedení: obrázek s transparentním pozadím vytvořen v jazyce C a přidán jako další vrstva do obrázku pomocí DHTML a JavaScriptu Ø jsmv-celltrack-1300 jsmv-celltrack-1300c jsmv-celltrack-1300fct+cotrec scit Budoucí vývoj ØDokončení integrace do prohlížeče JSMeteoView ØStatistika časového vývoje vlastností identifikovaných buněk Ødoba života Øvelikost jader Øhodnota nejvyšší odrazivosti Øvýška oblasti nejvyšší odrazivosti ØVIL, HAIL PROB, ECHO TOP Øsnaha zahrnout i data ze sítě detekce blesků CELDN, a družice MSG ØCíl -> uživatel by měl mít k dispozici přehledně předpovědí z metody CELLTRACK i COTREC (případně i aktuální a typický časový vývoj důležitých vlastností), které by mu měly pomoci při rozhodování obr_5_graf_rozloha_bouri CELLTRACK – charakteristiky konvektivních bouří obr_4_distribuce_delky_zivota Vizualizace dat Øje třeba dodat data uživatelům co nejrychleji a umožnit jim přesnou geografickou lokalizaci detekovaných jevů ØJSMeteoView – internetový prohlížeč radarových (a některých dalších) dat Øvývoj započal v 2001 – stále pokračuje Øuniverzální zobrazení v moderních prohlížečích (Gecko-based browsers Mozilla/Netscape 6.x or Microsoft Internet Explorer 5.x/6.x) nezávislé na operačním systému (Windows, LINUX/UNIX, MAC OS) Ømožnost zobrazení a kombinace i dalších meteorologických dat (Meteosat MSG, data detekce blesků, předpovědi NWP LAM ALADIN, SYNOP data) ØGIS funkce Øzákladní nástroj pro zobrazování dat distančních pozorování v ČHMÚ a též u některých externích uživatelů jsmv-shot-1 jsmv-shot-2 jsmv-shot-3 jsmv-shot-4 jsmv-shot-4 jsmv-shot-5 jsmv-shot-4 jsmv-shot-7 jsmv-shot-4 jsmv-shot-6 jsmv-shot-4 jsmv-shot-8 jsmv-celltrack-1300 jsmv-celltrack-1300c jsmv-celltrack-1300fct+cotrec jsmv-devel-crop-20060616-1800-rad+blesk-1x jsmv-devel-crop-20060616-1800-rad+blesk-4x