Hodnocení objektivní předpovědi silných konvektivních srážek

Abstract

Disertační práce se zabývá hodnocením kvantitativní předpovědi konvektivních srážek a odhadem její nejistoty. Studoval jsem pět situací s konvektivními srážkami pomocí lokálního nehydrostatického modelu LM COSMO s rozlišením 2.8 km a ensemblem 13 předpovědí vzniklých modifikací počátečních a okrajových podmínek. Předpovědi byly verifikovány radarovými měřeními adjustovanými srážkoměry. Kvalita a rozptyl ensemblu byly určeny pomocí míry Fractions Skill Score (FSS). Veličina FSS-spread reprezentuje rozdíly mezi členy ensemblu a kontrolní neperturbovanou předpovědí a hodnota FSS-skill udává rozdíl mezi členy ensemblu a verifikačními daty. Byly provedeny numerické experimenty používající hodnoty FSS-skill a FSS-spread ze čtyř událostí stanovující vzájemnou závislost spread-skill. Na základě této závislosti a znalosti FSS-spread pro pátý den je pak odhadnuta veličina FSS-skill-FIT reprezentující odhad nejistoty předpovědi. Bylo provedeno také několik testů výpočtu hodnoty FSS pro ensemblovou předpověď. Analýza sledovaných událostí prokázala, že při verifikaci QPF s vysokým rozlišením je vhodnější užití nových verifikačních postupů, zde reprezentovaných charakteristikou FSS, než aplikace tradičních metod založených na kontingenční tabulce. Při vyjádření nejistoty QPF lze užít předpovědní hodnoty kvality...

The thesis deal with the evaluation of the quantitative convective precipitation forecast and its uncertainty. Five convective events that produced heavy local rainfall in the Czech Republic were studied. The nonhydrostatic local model LM COSMO was run with a horizontal resolution of 2.8 km and an ensemble of 13 forecasts was created by modifying the initial and boundary conditions. Forecasts were verified by gauge-adjusted radar-based rainfalls. Ensemble skill and ensemble spread were determined using the Fractions Skill Score (FSS). The spread represents the differences between the control forecast and the forecasts provided by each ensemble member, while the skill evaluates the difference between the precipitation forecast and radar-based rainfalls. The numerical experiments used the FSS-skill and spread values related to four events to estimate the skill-spread relationship. The relationship was applied to a fifth event to estimate the QPF ensemble skill given the ensemble FSS-spread. A couple of test of FSS computing were performed. The analysis of these events proved, that the application of the new fuzzy verification scores in high resolution QPF is highly advisable. The new scores are more suitable then the traditional verification scores based on the contingency table. In order to asses the...