Implementation of a high-resolution ensemble kalman filter system for the Western Mediterranean
- Autores: Diego Saúl Carrió Carrió
- Directores de la Tesis: Víctor Homar Santaner (dir. tes.), Romualdo Romero March (tut. tes.)
- Lectura: En la Universitat de les Illes Balears ( España ) en 2019
- Idioma: inglés
- Tribunal Calificador de la Tesis: Romualdo Romero March (presid.), Oliver Caumont (secret.), María del Carmen Llasat Botija (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Física por la Universidad de las Illes Balears
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: RepositoriUIB
- Resumen
- español
Los fenómenos hidrometeorológicos extremos (p.e., lluvias intensas, inundaciones, vientos huracanados, granizo o tornados) figuran entre los desastres naturales más devastadores en términos de mortalidad que afectan a la cuenca Mediterránea. Durante el periodo 2000-2015 se registraron 256 víctimas directamente relacionadas con fenómenos meteorológicos extremos en Europa Occidental. Además, en España las pérdidas económicas superan los 600 M € por década. La baja resiliencia social a las falsas alarmas, crea una fuerte presión sobre los predictores para mejorar las predicciones y los avisos a la población. Actualmente, la comunidad científica internacional afronta el ambicioso reto de generar predicciones útiles, fiables y anticipadas, de fenómenos severos. Las deficiencias en la predicción de la localización (espacial y temporal), intensidad y fenomenología de extremos se originan en los errores del estado inicial, en carencias en la modelización de procesos físicos y, principalmente, en la inherente naturaleza caótica de los modelos físicos actuales de la atmósfera. En este contexto, el problema requiere de un tratamiento mixto dinámicoprobabilista, situando el reto científico en la frontera del conocimiento.
Esta tesis tiene como objetivo principal mejorar las predicciones de tiempo de alto impacto social en el Mediterráneo Occidental, implementando un sistema de asimilación de datos para conjuntos basado en Ensemble Kalman Filter. Estos sistemas hacen un uso óptimo de las diferentes fuentes de información disponibles, minimizando los errores pero tratándolos explícitamente en la predicción. Estos sistemas son especialmente prometedores sobre regiones con lagunas importantes de observaciones in-situ, como es el Mar Mediterráneo y su cuenca Occidental en particular.
Para llevar a cabo este objetivo se han realizado diversos estudios evaluando los efectos de la asimilación de varias fuentes de observaciones sobre la predicción de fenómenos de alto impacto que se han iniciado principalmente sobre el mar Mediterráneo, y que después han afectado áreas costeras densamente pobladas.
En primer lugar, se ha analizado el impacto de asimilar datos convencionales/estándar in-situ en el Mediterráneo Occidental, con el estudio concreto de una línea de turbonada (squall line) que se inició sobre el mar de Alborán y que afectó gravemente las Islas Baleares el 4 de octubre de 2007. En segundo lugar, se aplicó la asimilación de datos convencionales, junto con dos sistemas de generación de predicciones por conjuntos adicionales en un estudio hidrometeorológico comparativo sobre la cuenca del Serpis (Valencia) para el evento del 12 de octubre de 2007. En tercer lugar, se incorporó información de alta resolución temporal y espacial procedentes de radares meteorológicos Doppler y se evaluó su impacto sobre la predicción de precipitaciones intensas en un caso que afectó principalmente el norte y la parte central de Italia el 14 y 15 de octubre de 2012. Finalmente, en la parte final de la tesis, se ha abordado la asimilación de observaciones procedentes de instrumentos meteorológicos instalados a bordo de satélites, estudiando el impacto de la asimilación de estos datos sobre la predicción de un ciclón Mediterráneo con características tropicales (Medicane).
Los resultados que se presentan en esta Tesis demuestran los beneficios de incorporar, mediante una avanzada técnica de asimilación de datos por conjuntos, diferentes fuentes de observaciones in-situ y observaciones remotas para mejorar la predictibilidad de fenómenos meteorológicos de alto impacto que típicamente afectan regiones pobladas situadas en las costas del Mediterráneo. Además, esta Tesis supone un primer paso hacia la implementación operacional de un sistema de alertas en la cuenca Mediterránea que permita proporcionar alertas útiles, precisas y fiables de fenómenos meteorológicos extremos.
- català
Els fenòmens hidrometeorològics extrems (p. ex., pluges intenses, inundacions, vents huracanats, calabruix o tornados) figuren entre els desastres naturals més devastadors en termes de mortalitat que afecten la conca Mediterrània. Durant el període 2000- 2015 es registraren 256 víctimes directament relacionades amb fenòmens meteorològics extrems a Europa Occidental. A més, a Espanya les pèrdues econòmiques superen els 600 M€ per dècada. La baixa resiliència social a les falses alarmes, crea una forta pressió sobre els predictors per a millorar les prediccions i els avisos a la població. Actualment, la comunitat científica internacional afronta l’ambiciós repte de generar prediccions útils, fiables i anticipades, de fenòmens severs.
Les deficiències en la predicció de la localització (espacial i temporal), intensitat i fenomenologia d’extrems s’originen en els errors de l’estat inicial, en mancances en la modelització de processos físics i, principalment, en la inherent naturalesa caòtica dels models físics actuals de l’atmosfera. En aquest context, el problema requereix d’un tractament mixt dinàmic-probabilista, situant el repte científic a la frontera del coneixement.
Aquesta tesi té com a objectiu principal millorar les prediccions de temps d’alt impacte social al Mediterrani Occidental, implementant un sistema d’assimilació de dades per conjunts basat en Ensemble Kalman Filter. Aquests sistemes fan un ús òptim de les diferents fonts d’informació disponibles, minimitzant els errors però tractant-los explícitament en la predicció. Aquests sistemes són especialment prometedors sobre regions amb llacunes importants d’observacions in-situ, com és la Mar Mediterrània i la seva conca Occidental en particular.
Per dur a terme aquest objectiu s’han realitzat diversos estudis avaluant els efectes de l’assimilació de diverses fonts d’observacions sobre la predicció de fenòmens d’alt impacte que s’han iniciat principalment sobre la mar Mediterrània i que després han afectat àrees costaneres densament poblades.
En primer lloc, s’ha analitzat l’impacte d’assimilar dades convencionals/estàndard insitu en la Mediterrània Occidental, amb l’estudi concret d’una línia de turbonada (squall line) que es va iniciar sobre la mar d’Alboran i que va afectar greument les Illes Balears el 4 d’octubre de 2007. En segon lloc, es va aplicar l’assimilació de dades convencionals, juntament amb dos sistemes de generació de prediccions per conjunts addicionals en un estudi hidrometeorològic comparatiu sobre la conca del Serpis (València) per a l’esdeveniment del 12 d’octubre de 2007. En tercer lloc, s’incorporà informació d’alta resolució temporal i espacial procedents de radars meteorològics Doppler i s’avaluà el seu impacte sobre la predicció de precipitacions intenses en un cas que afectà principalment el nord i la part central de Itàlia el 14 i 15 d’octubre de 2012. Finalment, a la part final de la tesi, s’ha abordat l’assimilació d’observacions procedents d’instruments meteorològics instal·lats a bord de satèl·lits, estudiant l’impacte de l’assimilació d’aquestes dades sobre la predicció d’un cicló Mediterrani amb característiques tropicals (Medicane).
Els resultats que es presenten en aquesta Tesi demostren els beneficis d’incorporar, mitjançant una avançada tècnica d’assimilació de dades per conjunts, diferents fonts d’observacions in-situ i observacions remotes per millorar la predicibilitat de fenòmens meteorològics d’alt impacte que típicament afecten regions poblades situades en les costes del Mediterrani. A més, aquesta Tesi suposa un primer pas cap a la implementació operacional d’un sistema d’alertes a la conca Mediterrània que permeti proporcionar alertes útils, precises i fiables de fenòmens meteorològics extrems.
- English
Hydrometeorological extreme weather events (e.g., heavy precipitation, flash floods, strong winds, hailstorms or tornadoes) are among the most devastating natural disasters in terms of mortality affecting the Mediterranean basin. During the period 2000-2015, 256 victims were registered directly related to extreme weather events in the Western Europe. In addition, the economic losses exceed 600 M € per decade in Spain. The low social resilience to false alarms, creates a strong pressure on the predictors to improve forecasts and warnings to the population. Currently, the scientific community is facing the ambitious challenge to generate useful predictions, reliable and anticipated, of severe weather phenomena (tornadoes, medicanes, heavy rains, strong winds ...). Deficiencies in the accurate prediction of the location (spatial and temporal), intensity and phenomenology of extreme weather events are originated in the initial condition errors, shortcoming in the physical processes modeled, and mainly, on the inherent chaotic nature of the existing numerical weather models. In this context, the problem requires a dynamic mixed-probabilistic treatment, placing the issue at the frontier of knowledge.
The proposed thesis project aims to improve forecasts of social high-impact in the Western Mediterranean, implementing a system of data assimilation based on the Ensemble Kalman Filter. This system makes optimal use of different sources of information available, minimizing errors but treating them explicitly in the prediction stage. These systems are especially promising on regions with significant lack of insitu observations, such as the Mediterranean basin.
To accomplish this goal we have conducted several studies which have evaluated the effects of assimilating observations from different sources on the prediction of high impact weather events which were started mainly on the Mediterranean Sea and then affected populated coastal areas.
First, we analyzed the impact of assimilating conventional in-situ observations in the Western Mediterranean with the aim of improving the prediction of a squall line that initiated offshore Murcia (i.e., over the Alboran Sea) and evolved northeastward seriously affecting the Balearic Islands. Secondly, we assess the potential of the EnKF, using conventional observations, in providing useful information to a hydrometeorological system. In this study, the EnKF system is compared against two additional ensemble prediction systems (EPS) to evaluate which sys- tem produced the best estimation of the amount of precipitation collected on the Serpis basin (Valencia, Spain. Thirdly, information was included with high temporal and spatial resolution from Doppler radars, which are typically used to observe intense convective systems.
From this kind of radar instruments we extracted information from the radial velocity and reflectivity measured at different vertical levels. Using these observations, together with conventional data assimilation, a study assessing the potential of such observations to improve the predictability of a heavy rain episode that affected the north and central part of Italy was performed. Finally, in the last chapter of this thesis is addressed the assimilation of observations obtained from weather instruments deployed on board satellites. It was studied the impact of these observations to improve the prediction of a Mediterranean tropical-like cyclone (medicane).
Overall, results presented along this Thesis show the potential benefit of assimilating, using an advance ensemble-based data assimilation technique, different sources of insitu and remote sensing observations to improve the predictability of high-impact weather events that typically affect Mediterranean populated coast land areas. In addition, this Thesis supposes a first attempt to move forward towards the implementation of a near future operational warning system in the Mediterranean basin that could provide with sufficient lead time warnings to the population that could be affected by hazardous weather events.
- español
