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Series Statement: Wissenschaftliche Berichte des Instituts für Meteorologie und Klimaforschung des Karlsruher Instituts für Technologie ; Band 85

Content: 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 Zellverfolgungsalgorithmus werden mit Modellanalysen kombiniert, um den Lebenszyklus von Gewittern in Deutschland zu analysieren und Verfahren für die Echtzeit-Vorhersage zu entwickeln und zu evaluieren. - Precise warnings of the accompanying effects of thunderstorms are essential for preventive measures. The dynamic development of thunderstorm cells often leads to a large discrepancy between the real-time forecasts (nowcasts) of weather services and the observed weather conditions. Data from a cell tracking algorithm are combined with model analyses to investigate the life cycle of thunderstorms in Germany and to develop and evaluate procedures useful for thunderstorm nowcasting.

Note: 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.

Additional Edition: ISBN 1000145542

Language: German