Processing and analysis of weather radar data for use in hydrology

Abstract

This thesis treats three major problems, which are of importance when using quantitative precipitation estimates based on weather radar data in hydrology.

1. Deterministic Correction of Errors in the Radar Measurement This chapter presents methods which are robust, efficient, and require only minimal amounts of input data to correct for - non-meteorological echos (also known as clutter), - signal attenuation by precipitation, and - artifacts due to the temporally discrete measurement of the continually moving precipitation field by the radar and quantifies their effectiveness.

2. Geostatistical Analysis and Correction using Rain Gauge Data The geostatistical analysis investigates first the influence of the radar measurement volume on the variogram that is derived from radar images. Second, a new method to adjust radar data to gauge measurements is developed. This method uses copulas as a tool to model the dependence between radar and gauge measurements, as well as the precipitation field's spatial structure, independent of the actual measurement values. Doing so leads to significantly improved estimates of the adjustment uncertainty. Two additional innovations, the assumption of precipitation following a censored continuous distribution, and directly taking the agreement between radar and gauge measurement into account, lead to reduced mathematical overhead as well as robust adjustment results.

3. Scale Analysis The concluding analysis of the differences between several interpolation and adjustment methods on various spatial scales shows that the high spatial resolution provided by the radar will have a major effect only up to a catchment size of approx. 1000 square kilometers. Beyond this scale, no significant improvement compared with precipitation estimates based on interpolations from a reasonably dense gauge network is to be expected.

Die Arbeit behandelt in drei Kapiteln Problemstellungen, die für die Nutzung quantitativer Niederschlagsschätzungen auf Basis von Wetterradardaten in der Hydrologie bedeutsam sind:

1. Deterministische Korrektur von Fehlern in der Radarmessung Hier werden robuste, effiziente und wenig datenintensive Methoden zur Korrektur nichtmeteorologischer Echos (sog. Clutter), Signaldämpfung durch den Niederschlag sowie von Artefakten aufgrund der zeitlich diskreten Messung des sich kontinuierlich bewegenden Niederschlagsfeldes durch das Radar vorgestellt und ihre Effekte quantifiziert.

2. Geostatistische Analyse und Korrektur mittels Stationsdaten Die geostatistische Analyse untersucht zum einen den Einfluss des Radar-Messvolumens auf das Variogramm, zum anderen wird eine neue Methode zur Aneichung von Radardaten an Stationsmessungen entwickelt. Diese verwendet Copulas als neues Mittel, die Zusammenhänge zwischen Radar- und Stationsmessungen sowie innerhalb des Feldes, unabhängig von der Verteilung der tatsächlichen Messwerte, zu modellieren. Dadurch können deutlich bessere Abschätzungen der Unsicherheit der Aneichung erreicht werden. Zwei weitere Neuerungen, nämlich die Annahme einer zensiert kontinuierlichen Verteilung des Niederschlags, sowie die direkte Berücksichtigung der Übereinstimmung zwischen Radar- und Stationsmessung bei der Interpolation, führen zu reduziertem mathematischen Aufwand und robusten Aneichergebnissen.

3. Skalenanalyse Die abschließende Auswertung der Unterschiede zwischen einzelnen Interpolations- und Aneichverfahren auf unterschiedlichen räumlichen Skalen zeigt, dass die räumlich hoch aufgelöste Information aus dem Radar sich hauptsächlich bis zu einer Einzugsgebietsgröße von ca. 1000 Quadratkilometern auswirkt. Darüber hinaus ist nicht mit einer wesentlichen Verbesserung der räumlichen Niederschlagsschätzung gegenüber der Interpolation aus einem einigermaßen dichten Stationsnetz zu rechnen.