Vorwärtsoperatoren

Vorwärtsoperatoren übersetzen den Zustand der Atmosphäre im Modell in virtuelle Messungen, die direkt mit realen Messungen verglichen werden können. Dieser Validierungspfad hat sich zu einer spannenden Entwicklung an der Schnittstelle zwischen Modellen und Daten entwickelt und ist zu einer beeindruckenden Alternative zum Vergleich abgerufener atmosphärischer Zustandsvariablen mit ihren Modellgegenstücken geworden. Eine ähnliche Entwicklung in der Datenassimilation (Assimilation von Beobachtungen anstelle von abgerufenen Zustandsvariablen) war für die endgültige Akzeptanz von Satellitenbeobachtungen für die Wettervorhersage verantwortlich. Vorwärtsoperatoren sind jedoch oft mehrdeutiger, als es den Anschein hat, da kritische Informationen, die die reale Messung beeinflussen, möglicherweise nicht im Modellraum vorhanden sind. Z.B. Dreidimensionale Strahlungseffekte auf die Radianzen der oberen Atmosphäre (Venema et al., 2010) können nicht ausschließlich auf der Grundlage von Modellvariablen berechnet werden, können aber für die Struktur der beobachteten Radianzen wichtig sein. Ein weiteres Beispiel ist das Radarreflexionsvermögen, das ungefähr vom sechsten Moment des Tröpfchengrößenspektrums abhängt. Dieser Moment kann durch aktuelle numerische Modelle nicht direkt vorhergesagt werden und muss daher mit Hilfe zusätzlicher Annahmen abgeleitet werden (Haase und Crewell, 2000; Battaglia et al., 2010). Bisherige Studien mit Forward-Operatoren litten bei großskaligen Modellen unter der groben Modellauflösung oder bei wolkenauflösenden Modellen unter den Idealisierungen in den Simulationen. Die hier aufgelisteten Weiterleitungsoperatoren werden im HD(CP)²-Projekt verwendet. Hier werden die FOs einen Rahmen bereitstellen, der das volle Potenzial von Forward-Operatoren für eine Reihe von Auflösungen ausschöpft.

Referenzen

Battaglia, A., S. Tanelli, S. Kobayashi, D. Zrnic, R. Hogan, and C. Simmer, 2010: Multiple-scattering in radar systems: A review. J. Quant. Spec. Rad. Transf., 111, 917–947, doi:10.1016/j.jqsrt.2009.11.024.
Haase, G. and S. Crewell, 2000: Simulation of radar reﬂectivities using a mesoscale weather forecast model. Water Resour. Res., 36, 2221–2231.
Venema, V., F. Ament, and C. Simmer, 2006: A stochastic iterative amplitude adjusted fourier transform algorithm with improved accuracy. Nonlinear Processes in Geophysics, 13, 321–328.