Einfluss atmosphärischer Umgebungsbedingungen auf den Lebenszyklus konvektiver Zellen in der Echtzeit-Vorhersage / / von Jannik Wilhelm.

• VerfasserIn: Wilhelm, Jannik,
• Place / Publishing House: Karlsruhe, Baden : : KIT Scientific Publishing,, [2022]; ©2022
• Year of Publication: 2022
• Language: German
• Series: Wissenschaftliche Berichte des Instituts für Meteorologie und Klimaforschung des Karlsruher Instituts für Technologie ; Band 85
• Physical Description: 1 online resource (428 pages). :; illustrations.

Präzise Warnungen vor den Begleiterscheinungen von Gewittern sind für Präventionsmaßnahmen unerlässlich. Die dynamische Entwicklung von Gewitterzellen führt oft zu einer großen Diskrepanz zwischen den Echtzeit-Vorhersagen der Wetterdienste und den beobachteten Wetterbedingungen. Daten eines Zel...

Table of Contents

• Kurzfassung . i
• 1 Einleitung und wissenschaftliche Fragestellungen 1
• 2 Theoretischer Hintergrund und thematische Einordnung 15
• 2.1 Entstehungsmechanismen hochreichender Konvektion 16
• 2.1.1 Adiabatische Zustandsänderungen in der Atmosphäre 16
• 2.1.2 Vertikalbewegungen in der Atmosphäre . 24
• 2.2 Gewittersysteme und ihr Lebenszyklus 38
• 2.2.1 Isolierte Konvektion - Einzelzellen . 39
• 2.2.2 Multizelluläre Konvektion 45
• 2.2.3 Isolierte Konvektion - Superzellen 50
• 2.2.4 Mesoskalige konvektive Systeme 63
• 2.3 Atmosphärische Umgebungsvariablen, Kenngrößen und
• konvektive Indizes 70
• 2.4 Lebenszyklen konvektiver Zellen und Multi-Daten-Ansatz . 75
• 3 Methoden der Statistik und des maschinellen Lernens . 83
• 3.1 Korrelations- und Hauptkomponentenanalyse 84
• 3.1.1 Korrelationsanalyse 85
• 3.1.2 Hauptkomponentenanalyse 87
• 3.2 k-Medoids-Clustering . 90
• 3.3 Statistische Verfahren zur Vorhersage 93
• 3.3.1 Lineare Regression 93
• 3.3.2 Logistische Regression 96
• 3.3.3 Nicht-linearer Polynomansatz 101
• 3.4 Der Random Forest 105
• 3.4.1 Regressionsbäume 105
• 3.4.2 Klassifikationsbäume . 110
• 3.4.3 Der Random Forest als Kombination von
• Entscheidungsbäumen 111
• 3.5 Methoden zur Aufbereitung der Datensätze . 116
• 3.5.1 Mathematische Transformationen 117
• 3.5.2 Resampling zur Balancierung von Datensätzen . 119
• 3.6 Gütemaße für die Evaluation . 125
• 3.6.1 Kategorische Evaluation . 126
• 3.6.2 Kontinuierliche Evaluation 134
• 4 Datengrundlage und Methoden der Datenaufbereitung . 137
• 4.1 Daten aus dem radarbasierten Verfahren KONRAD . 138
• 4.1.1 Radarmessungen des Deutschen Wetterdienstes . 138
• 4.1.2 Der Zellverfolgungsalgorithmus KONRAD . 143
• 4.2 Daten aus dem Modell COSMO . 149
• 4.2.1 Kurzbeschreibung von COSMO . 149
• 4.2.2 Datenassimilation für COSMO 153
• 4.2.3 Assimilationsanalysen von COSMO-EU . 155
• 4.3 Methoden der Datenaufbereitung . 156
• 4.3.1 Erstellung zusammenhängender Lebenszyklen aus
• den Daten des Zellverfolgungsalgorithmus KONRAD 157
• 4.3.2 Filterung der Daten des
• Zellverfolgungsalgorithmus KONRAD . 160
• 4.3.3 Berechnung von Umgebungsvariablen aus den
• COSMO-Modelldaten 173
• 4.3.4 Zusammenführung der Zellverfolgungs- und
• Modelldaten . 178
• 5 Lebenszyklus und Umgebungsbedingungen
• konvektiver Zellen 187
• 5.1 Statistische Analyse der Zellobjekte . 187
• 5.1.1 Merkmale der Zellattribute 187
• 5.1.2 Beschreibung des Lebenszyklus der Zellobjekte . 196
• 5.2 Analyse der Umgebungsbedingungen 206
• 5.2.1 Statistische Merkmale der Umgebungsvariablen . 206
• 5.2.2 Korrelationsanalyse und Clustering der
• Umgebungsvariablen . 212
• 5.3 Einfluss von Umgebungsbedingungen auf Zellattribute . 217
• 5.3.1 Univariate Analysen . 217
• 5.3.2 Bivariate Analysen 230
• 6 Vorhersageverfahren: Entwicklung und Evaluation 237
• 6.1 Besonderheiten in der Datenvorbehandlung und der
• Evaluation . 240
• 6.1.1 Datenvorbehandlung zur Anwendung der
• Vorhersageverfahren . 241
• 6.1.2 Bedingte Evaluation und spezielle
• Ensembleevaluation . 244
• 6.2 Erste Modellstudie mit zwei Prädiktoren: DLS und LI 250
• 6.2.1 Beschreibung der ersten Modellstudie 250
• 6.2.2 Evaluation der ersten Modellstudie 253
• 6.3 Modellstudien zur Vorhersage der Lebensdauer . 268
• 6.3.1 Evaluation von Klassifikationsverfahren zur
• Vorhersage der Lebensdauer . 269
• 6.3.2 Evaluation von Regressionsverfahren zur
• Vorhersage der Lebensdauer . 279
• 6.4 Modellstudien zur Vorhersage der maximalen Zellfläche 291
• 6.4.1 Evaluation von Klassifikationsverfahren zur
• Vorhersage der maximalen Zellfläche 291
• 6.4.2 Evaluation von Regressionsverfahren zur
• Vorhersage der maximalen Zellfläche 297
• 7 Zusammenfassung, Diskussion und Ausblick . 305
• Akronymverzeichnis . 317
• Literaturverzeichnis . 321
• A Kurzbeschreibung relevanter konvektiver Indizes . 349
• B Sensitivitäten für die Modellstudie U2_0 353
• C Abschätzung der Variabilität der Lebensdauer im
• Parabelmodell 367
• D Ergänzende Abbildungen . 371
• E Ergänzende Tabellen 389
• Danksagung 395.