Fachbereich Geowissenschaften

Reanalysedaten werden als beste Schätzung atmosphärischer Variablen in der Vergangenheit angesehen. Diese Schätzungen sind jedoch mit Unsicherheiten behaftet, die zeitlich und räumlich variieren und sowohl durch die Mess- und Assimilationsmethodik, als auch durch die meteorologischen Verhältnisse bestimmt sind. In dieser Abschlussarbeit wollen wir uns diese Unsicherheit genauer an Hand eines oder mehrerer Fallbeispiele anschauen.

Grundlage für die Analyse bildet das Ensemble Data Assimilation (EDA) System des ERA5 Produkts [1]. Hier wird die Unsicherheit durch ein Ensemble aus 10 Membern abgeschätzt - je weiter sie auseinander liegen, desto unsicherer ist die Schätzung. Der erste Schritt der Arbeit wird sein, sich mit dem EDA auseinanderzusetzen und ein wenig zu verstehen, wie die Variation des Ensemble-Spreads entsteht. Als nächstes wollen wir uns ein oder mehrere Fälle (Wetterlagen) anschauen, um herauszufinden, welche meteorologischen Prozesse zu größerer oder kleinerer Unsicherheit führen und inwieweit sich das zwischen Variablen und Atmosphärenschichten unterscheidet [2].

Wird das Thema im Rahmen einer Masterarbeit behandelt, kann sich nach Interesse des*der Student*In in verschiedene Richtungen vertieft werden. Es können weitere Variablen und Schichten oder Wetterlagen/-phänomene angeschaut werden, es kann sich mit der historischen Entwicklung der Unsicherheit durch Entwicklung des Messsystems auseinandergesetzt werden, es kann sich mit der Unsicherheit in feineren (regionalen) Reanalysen beschäftigt werden...

Voraussetzungen sind Interesse an Wetterprozessen und Grundkenntnisse einer Skriptsprache (gerne R oder python).

1. Hersbach, H. et al. The ERA5 global reanalysis. Q.J.R. Meteorol. Soc. 146, 1999–2049 (2020).
2. Rodwell, M. J. & Wernli, H. Uncertainty growth and forecast reliability during extratropical cyclogenesis. Weather Clim. Dyn. 4, 591–615 (2023).