Original paper

Tracking and nowcasting of convective cells using remote sensing data from radar and satellite

Kober, Kirstin; Tafferner, Arnold

Meteorologische Zeitschrift Vol. 18 No. 1 (2009), p. 75 - 84

published: Mar 6, 2009

DOI: 10.1127/0941-2948/2009/359

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ArtNo. ESP025011801006, Price: 29.00 €

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Abstract

At the Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) an algorithm named "Cb-TRAM" has been developed to identify, track, and nowcast thunderstorm clouds in different development stages (Zinner et al., 2008). The tracking of detected clouds is based on the so-called "pyramidal image matcher". Applying this tracking algorithm to radar data resulted in the development of the radar tracker Rad-TRAM. Rad-TRAM is introduced here and used in parallel with Cb-TRAM for three cases of thunderstorm occurrence in Central Europe. The purpose of the study is threefold. Firstly, to test the ability of both trackers to track these features. Secondly, to compare position and tracks of cloud and radar cells in a visual and a statistical analysis by overlaying cell structures of both systems. Thirdly, to test the nowcasting performance of both trackers against extrapolations based on Lagrangian persistence. It is found that both trackers are able to detect and track the thunderstorms. For all observation times a percentage of about 70 % of the satellite detected clouds in development stage "mature" overlap with radar cells when applying a minimum overlap criterion, i.e. one pixel of both cell types. Furthermore, it is found that Cb-TRAM as well as Rad-TRAM nowcasts for 15, 30, 45, and 60 minutes outperform extrapolations based on persistence. The results are discussed taking into account the different data bases used and specific thresholds in both algorithms.

Kurzfassung

Am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) wurde ein Algorithmus mit Namen Cb-TRAM entwickelt (Zinner et al., 2008), um Gewitter in verschiedenen Entwicklungsstadien zu erkennen, zu verfolgen und vorherzusagen. Die Verfolgung der identifizierten Zellen basiert auf dem sogenannten Pyramidal Image Matcher. Durch Anwendung dieses Matching-Verfahrens auf Radardaten entstand der Radartracker Rad-TRAM. Rad-TRAM wird in dieser Arbeit vorgestellt und zusammen mit Cb-TRAM auf drei verschiedene Gewittersituationen über Mitteleuropa angewandt. Die Studie verfolgt drei Aspekte. Erstens, zu testen inwiefern die Tracker die Gewitter in den drei Fällen detektieren und verfolgen können. Zweitens, die Position und Spuren der erkannten Wolken- und Radarzellen zu vergleichen, indem sowohl eine visuelle als auch eine statistische Analyse der Überlagerung durchgeführt wird. Und drittens, die Qualität der Kürzestfristprognosen (Nowcasting) beider Systeme zu testen, indem sie mit der auf Lagrangescher Persistenz basierenden Prognosen verglichen wird. Es zeigt sich, dass beide Tracker die Gewitter gut erkennen und verfolgen können. Für eine minimale Überlappung von einem Pixel zwischen Wolken- und Radarzellen enthalten im Mittel über alle betrachteten Zeiten 70 % aller Satellitenwolken im ausgewachsenen Entwicklungsstadium ein Radarzellenpixel. Die Qualität der Vorhersagen sowohl von Cb-TRAM als auch die von Rad-TRAM zeigen für die Vorhersagezeiten 15, 30, 45 und 60 Minuten bessere Ergebnisse als die auf Persistenz basierenden Extrapolationen. Die Ergebnisse werden in Bezug auf die verschiedenen Datensätze und der zugrundegelegten Schwellenwerte für die Detektion der Satelliten- und Radarzellen diskutiert.