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European heatwaves: intraseasonal drivers and prediction

Authors :
Ferranti, Laura
Kantz, Holger
Matschullat, Jörg
Technische Universität Dresden
Max-Planck-Institut für die Physik komplexer Systeme
European Centre for Medium-Range Weather Forecasts
Rouges, Emmanuel
Ferranti, Laura
Kantz, Holger
Matschullat, Jörg
Technische Universität Dresden
Max-Planck-Institut für die Physik komplexer Systeme
European Centre for Medium-Range Weather Forecasts
Rouges, Emmanuel
Publication Year :
2023

Abstract

Die Vorhersage von extremen Wetterereignissen wie Hitzewellen ist aufgrund ihrer Auswirkungen auf die Gesellschaft von großer Bedeutung. Subsaisonale Wettervorhersage (von 2 Wochen bis 2 Monaten) kann Frühwarnungen liefern, die für Pläne zur Risikoeinschränkung unerlässlich sind. Das fachübergreifende Ziel dieser Arbeit ist daher die Verbesserung der Wettervorhersage von Hitzewellen über Europoa auf subsaisonalen Zeitskala. Um dieses Ziel zu erreichen, werden zunächst die Quellen der Vorhersagbarkeit auf der subsaisonalen Skala herausarbeitet und analysiert und anschließend die Vorteile quantifiziert, die diese einzelne Prädiktoren bieten können. Im ersten Teil werden die Haupttypen von Hitzewellen über Europa anhand ihrer atmosphärischen Zirkulation definiert. Die europäischen Hitzewellen werden dazu in fünf Hitzewellentypen mit spezifischen Grosswetterlagen eingeteilt. Diese ermöglichen es wiederum, die vorhersagbare Komponente der Hitzewellenereignisse zu bestimmen: allen gemein sind starke, anhaltende antizyklonale Anomalien über der Region der Höchsttemperaturen. Anhand dieser Klassifizierung lässt sich zudem die relative Bedeutung anderer subsaisonaler Faktoren wie Bodenfeuchtigkeit und verstärkte tropische Konvektion bestimmen. Dabei hat es sich erwiesen, dass eine geringere Bodenfeuchtigkeit vor Hitzewellen nur für Hitzewellen über Südeuropa und für sehr extreme Hitzewellen von Bedeutung ist, da sie die Temperaturanomalien weiter verstärkt. Die Boreale Sommer Intrasaisonale Oszillation (BSISO) ist durch verschiedene Phasen schwacher und starker tropischer Konvektion gekennzeichnet. Die Beobachtung der Entwicklung der BSISO zeigt einen klaren Zusammenhang zwischen bestimmten aktiven Phasen der BSISO und dem Beginn russischer Hitzewellen, dass deren Überwachung zur einer besseren Vorhersagbarkeit beitragen könnte. Im zweiten Teil dieser Arbeit wird der durch die Verwendung der identifizierten Prädiktoren entstehende Vorteil quantifiziert. Dazu wird eine muster<br />The prediction of extreme events such as heatwaves is of high importance due to their impact on society. Subseasonal prediction (from 2 weeks to 2 months) can provide early warnings which are essential for setting up mitigation plans. Therefore, the overarching goal of this work is to improve the forecast of heatwaves at the subseasonal time scale over Europe. The approach used to tackle this goal, is to first identify and analyse the sources of predictability at the subseasonal scale, and to then quantify the benefits of each of these predictors. In the first phase, the main heatwave types over Europe are defined based on their atmospheric circulation. European heatwaves are therefore classified into five heatwave types with specific circulation patterns, allowing to determine the predictable component of heatwave events. They all have strong persistent anti-cyclonic anomalies over the region of maximum temperatures. The classification further allows to determine the relative importance of other subseasonal drivers such as soil moisture and tropical enhanced convection. Reduced soil moisture content prior to heatwaves is shown to be relevant only to heatwaves over southern Europe and for very extreme heatwaves, by further amplifying the temperature anomalies. The Boreal Summer Intraseasonal Oscillation (BSISO) is characterised by different phases of weak and strong tropical convection. Monitoring the evolution of the BSISO shows a clear link between certain active phases of the BSISO and the onset of Russian heatwaves in particular, suggesting that they could provide enhanced predictability for the onset of Russian heatwaves. In the second phase, the advantage of using the identified predictors is quantified. A pattern-based method is constructed, using the circulation patterns as predictors to infer the probability of extreme warm temperatures. Using reforecast data from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), this method is compared to the

Details

Database :
OAIster
Notes :
English
Publication Type :
Electronic Resource
Accession number :
edsoai.on1445761933
Document Type :
Electronic Resource