Original paper
Erkennung und Vorhersage von Hagel mit Meteosat-Daten
[Detection and prediction of hail based on Meteosat data]
Messmer, Bettina; Kolendowicz, Leszek; Schmid, Willi
Meteorologische Zeitschrift Vol. 4 No. 5 (1995), p. 187 - 195
24 references
published: Nov 8, 1995
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Kurzfassung
Das Ziel dieser Untersuchung ist die Erkennung und Vorhersage von Hagel mit Hilfe von Meteosat-Daten. Als Meteosat-Daten werden routinemäßig erhobene Satellitenbilder im sichtbaren und infraroten Bereich verwendet. Hagel wird als solcher definiert, falls im Radarbild eine Radarreflektivität von 55 dBZ überschritten wird. Total werden 45 Gewittertage untersucht. Einzelne Gewittersysteme, die in den Satellitendaten identifiziert werden können, werden "Cluster" genannt. Die Infrarot-Daten eignen sich für die Erkennung von Hagel. Die beste Vorhersage für Hagel wird aber mit Meteosat-Bildern im sichtbaren Bereich erzielt. Das Überschreiten einer bestimmten Intensität im Meteosat-Bild im sichtbaren Bereich ist eine notwendige Voraussetzung für Hagel, d. h. es werden alle Hagelstürme aber auch etwa gleich viele Stürme ohne Hagel erkannt, was eine Trefferquote von rund 50 % ergibt. Wenn die Werte der "Convective Available Potential Energy" (CAPE) der letzten Mitternachtssondierung mit den Meteosat-Daten im sichtbaren Bereich kombiniert werden, kann die Trefferquote auf 64 % erhöht werden.
Abstract
The purpose of this work is to investigate the predictability of hail based on Meteosat data. Routinely collected data (infrared and visible spectra) from the Meteosat geostationary satellite were used. Hailstorms were defined as radar echoes exceeding a threshold of 55 dBZ in radar reflectivity. A total of 45 storm days has been analysed. Individual storm systems, which can be identified in satellite data, are hereafter called "clusters". Infrared satellite data are most suitable for the detection of hail. The best hail prediction, however, can be made with visible Meteosat data. Intensities in visible Meteosat data exceeding a given threshold are a necessary condition for the occurrence of hail. Using this threshold yields an equal number of hailclusters as well as stormclusters without hail, i. e. hail predictions for individual clusters reach a success rate of about 50 %. The success rate increases up to 64 % for predictions based on a combination of visible Meteosat data and CAPE (convective available potential energy), computed from the preceding midnight soundings.
Keywords
Radarbild • Satellitenbild • Gewitter • Infrarot-Daten • radar echoes • radar reflectivity • storm days • infrared satellite data