Validation of the final monthly Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM (IMERG) Version 05 and Version 06 with ground-based precipitation gauge measurements across the Canadian Arctic

To assess the performance of the most recent versions of the Global Precipitation Measurement (GPM) Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM (IMERG), namely V05 and V06, in Arctic regions, comparisons with Environment and Climate Change Canada (ECCC) Climate Network stations north of 60°N were performed. This study focuses on the IMERG monthly final products. The mean bias and mean error-weighted bias were assessed in comparison with twenty-five precipitation gauge measurements at ECCC Climate Network stations. The results of this study indicate that IMERG generally detects higher precipitation rates in the Canadian Arctic than ground-based gauge instruments, with differences ranging up to 0.05 mm h−1 and 0.04 mm h−1 for the mean bias and the mean error-weighted bias, respectively. Both IMERG versions perform similarly, except for a few stations, where V06 tends agree slightly better with ground-based measurements. IMERG’s tendency to detect more precipitation is in good agreement with findings indicating that weighing gauge measurement suffer from wind undercatch and other impairing factors, leading to lower precipitation estimates. Biases between IMERG and ground-based stations were found to be slightly larger during summer and fall, which is likely related to the increased precipitation rates during these seasons. Correlations of both versions of IMERG with the ground-based measurements are considerably lower in winter and spring than during summer and fall, which might be linked to issues that Passive Microwave (PMW) sensors encounter over ice and snow. However, high correlation coefficients with medians of 0.75-0.8 during summer and fall are very encouraging for potential future applications.

Evaluation of GPROF V05 Precipitation Retrievals under Different Cloud Regimes

Precipitation retrievals from passive microwave satellite observations form the basis of many widely used precipitation products, but the performance of the retrievals depends on numerous factors such as surface type and precipitation variability. Previous evaluation efforts have identified bias dependence on precipitation regime, which may reflect the influence on retrievals of recurring factors. In this study, the concept of a regime-based evaluation of precipitation from the Goddard Profiling (GPROF) algorithm is extended to cloud regimes. Specifically, GPROF V05 precipitation retrievals under four different cloud regimes are evaluated against ground radars over the United States. GPROF is generally able to accurately retrieve the precipitation associated with both organized convection and less organized storms, which collectively produce a substantial fraction of global precipitation. However, precipitation from stratocumulus systems is underestimated over land and overestimated over water. Similarly, precipitation associated with trade cumulus environments is underestimated over land, while biases over water depend on the sensor’s channel configuration. By extending the evaluation to more sensors and suppressed environments, these results complement insights previously obtained from precipitation regimes, thus demonstrating the potential of cloud regimes in categorizing the global atmosphere into discrete systems.

EVALUASI PERFORMA INDEKS MONSUN AUSMI DAN WNPMI DI WILAYAH INDONESIA

Intisari Iklim di wilayah Indonesia sangat dipengaruhi oleh aktivitas monsun Asia-Australia. Variabilitas kedua sistem monsun tersebut dapat direpresentasikan dengan baik masing-masing oleh indeks monsun Australian Summer Monsoon Index (AUSMI) dan Western North Pacific Monsoon Index (WNPMI). Saat ini, BMKG secara operasional menggunakan indeks AUSMI dan WNPMI untuk memonitor aktivitas monsun di wilayah Indonesia sebagai bahan prakiraan musim. Meskipun banyak literatur menyatakan bahwa wilayah Indonesia merupakan bagian dari sistem monsun Asia-Australia, namun kondisi topografi lokal yang kompleks berpotensi memodifikasi sirkulasi monsun sehingga perlu dikaji performa kedua indeks tersebut sebelum digunakan secara operasional. Penelitian ini dilakukan untuk menguji performa indeks monsun AUSMI dan WNPMI dalam menggambarkan variasi antartahunan (interannual), variasi dalam musim (intraseasonal), dan siklus tahunan (annual cycle) hujan monsun Indonesia. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa kedua indeks memiliki performa yang sangat baik hanya di wilayah dimana indeks tersebut didefinisikan namun kurang baik untuk wilayah Indonesia seperti yang ditunjukan oleh nilai koefisien korelasi yang tidak signifikan dari hasil uji statistik antara kedua indeks dengan curah hujan dari Global Precipitation Climatology Project (GPCP) pada periode 1981-2010. Selain itu, kedua indeks juga memperlihatkan karakteristik siklus tahunan yang berbeda dengan karakteristik siklus tahunan hujan wilayah Jawa sebagai wilayah kunci monsun Indonesia. Hasil ini mengindikasikan perlunya pendefinisian indeks sendiri untuk memonitor aktivitas monsun di wilayah Indonesia. Abstract The climate of Indonesia is strongly affected by the Asian-Australian monsoon system. The variability of the two monsoon systems can be well represented by the Western North Pacific Monsoon Index (WNPMI) and the Australian Summer Monsoon Index (AUSMI) respectively. For producing seasonal forecast, BMKG uses the WNPMI and AUSMI monsoon index to monitor monsoon activity in Indonesia. Although most literature states that the Indonesian region is part of the Asian-Australian monsoon system, the complex local topography may modify the monsoon circulation. Hence, it is necessary to assess the performance of the two indices before they are operationally used. This study was conducted to evaluate the performance of the AUSMI and WNPMI monsoon indices in describing the annual cycle, intraseasonal and interannual variability of the Indonesian monsoon rainfall. The results revealed that the two indices only performed very well in the areas where the index was defined but lack of skill for the Indonesian region because of insignificant linear correlation based on a statistical significance test between the two indices and the Global Precipitation Climatology Project (GPCP) rainfall in the 1981-2010 period. In addition, both monsoon indices and Java rainfall showed different characteristics of the annual cycle. These results indicate that it is necessary to define a specific index for monitoring monsoon activity in Indonesia.

A global-scale relationship between crop yield anomaly and multiscalar drought index based on multiple precipitation data

Drought impact on crop production is well known as crop yield is strongly controlled by climate variation. Previous studies assessed the drought impact using a drought index based on a single input data set, while the variability of the drought index to the input data choice is notable. In this study, a drought index based on the Standardized Precipitation Index with multiple timescales using several global precipitation datasets was compared with the detrended anomaly based on the global dataset of historical yield for major crops over 1981-2016. Results show that the drought index based on the ensemble precipitation dataset correlates better with the crop yield anomaly than a single dataset. Based on the drought index using ensemble datasets, global crop areas significantly affected by drought during the study period were around 23, 8, 30, and 29% for maize, rice, soybean, and wheat, respectively, induced mainly by medium to longer drought timescale (5 – 12-months). This study indicates that most crops cultivated in dry regions were affected by droughts worldwide, while rice shows less correlation to drought as it is generally irrigated and cultivated in humid regions with less drought exposure. This study provides a valuable framework for data choices in drought index development and a better knowledge of the drought impact on agriculture using different timescales on a global scale towards understanding crop vulnerability to climate disruptions.

A Spatial Downscaling Methodology for GRACE Total Water Storage Anomalies Using GPM IMERG Precipitation Estimates

A downscaling framework for coarse resolution Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) Total Water Storage Anomaly (TWSA) data is described, exploiting the observations of precipitation from the Global Precipitation Measurement (GPM) mission, using the Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM (IMERG). Considering that the major driving force for changes in TWS is precipitation, we tested our hypothesis that coarse resolution, i.e., 1°, GRACE TWSA can be effectively downscaled to 0.1° using GPM IMERG data. The algorithm for the downscaling process comprises the development of a regression equation at the coarse resolution between the GRACE and GPM IMERG data, which is then applied at the finer resolution with a subsequent residual correction procedure. An ensemble of GRACE data from three processing centers, i.e., GFZ, JPL and CSR, was used for the time period from June 2018 until March 2021. To verify our downscaling methodology, we applied it with GRACE data from 2005 to 2015, and we compared it against modeled TWSA from two independent datasets in the Thrace and Thessaly regions in Greece for the same period and found a high performance in all examined metrics. Our research indicates that the downscaled GRACE observations are comparable to the TWSA estimated with hydrological modeling, thus highlighting the potential of GRACE data to contribute to the improvement of hydrological model performance, especially in ungauged basins.

Análisis de la precipitación y la evaporación en el Orinoco colombiano según los modelos climáticos regionales del experimento CORDEX-CORE

Con el fin de representar la precipitación y evaporación total mensual en una cuenca hidrográfica del Orinoco colombiano, este trabajo evaluó la capacidad de los modelos climáticos regionales incluidos en el Experimento regional coordinado de reducción de escala (CORDEX-CORE). Para ello, complementariamente, se incluyeron datos de precipitación y evaporación total de fuentes como Climate Hazards Center InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS), el reanálisis atmosférico (ERA5), Global Precipitation Climatology Center (GPCC) y Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM). Las comparaciones entre los ensambles de los modelos y las observaciones se hicieron utilizando métodos gráficos y métodos cuantitativos, entre ellos: diagramas de cajas, porcentajes de sesgo, eficiencia de Nash-Sutcliffe, entre otros. Los resultados evidencian que los valores promedio de precipitación están adecuadamente representados, en términos de su temporalidad y magnitud, por el ensamble del modelo RegCM, mientras que los valores promedio de evaporación total están mejor representados por el ensamble del modelo REMO en términos de la temporalidad, más no en su magnitud. Por otra parte, las estimaciones de caudal de largo plazo evidencian que los valores de evaporación total proporcionados por los modelos permiten una adecuada estimación del caudal promedio de largo plazo, pero no la adecuada estimación del ciclo anual de caudales. Este trabajo es pionero en la evaluación de los datos de precipitación y evaporación total mensual suministrados por CORDEX-CORE en el Orinoco colombiano, sienta precedentes para la incorporación de datos de modelos regionales para fines hidrológicos en zonas poco instrumentadas del país, y es el primer paso hacia la evaluación de escenarios regionalizados de cambio climático.

Trendanalysen des globalen Niederschlags auf Basis von Analysen des Weltzentrums für Niederschlagsklimatologie (WZN)

<p>Das Weltzentrum für Niederschlagsklimatologie (Global Precipitation Climatology Centre) wurde 1989 auf Anfrage der World Meteorological Organization (WMO) beim Deutschen Wetterdienst (DWD) eingerichtet und befindet sich im operationellen Betrieb. Zu den Aufgaben des WZN gehört das Sammeln von in-situ Niederschlagsmessungen weltweit. Diese Daten werden in ihrer Qualität geprüft und in einer Datenbank archiviert. Auf Basis dieser Daten erstellt das WZN verschiedene gerasterte Niederschlagsanalysen, um die vielfältigen Nutzungsanforderungen zu bedienen, die sich im Hinblick auf zeitnahe Verfügbarkeit, hohe Datenbasis, ausführliche Qualitätskontrolle oder Homogenität der Zeitreihen unterscheiden.</p> <p>Anwendungsgebiete für die WZN-Datensätze sind die Überwachung des Niederschlags in der jüngeren Vergangenheit und Dürremonitoring, Kalibrationsdaten für Satellitenmessungen, Untersuchung des globalen Wasserkreislaufs, Analyse von Niederschlagsextremen bzw. deren Änderungen. Die dafür zur Verfügung gestellten Datensätze unterscheiden sich sowohl in der Datenbasis, als auch der Qualitätskontrolle. Während die nahezu Echtzeitdatensätze auf einigen tausend Stationen mit automatischer oder kombinierter automatischer und manueller Datenprüfung beruhen, basieren die Datensätze für historische Zeiträume auf einigen zehntausend Stationen mit einer aufwändigen statistischen und manuellen Datenprüfung. Um die große Menge an verfügbaren Daten homogenisieren zu können, wurde ein dazu passendes Homogenisierungsverfahren entwickelt.</p> <p>In dem Beitrag wird die Datenbasis und Qualitätskontrolle des WZN dargestellt. Anhand dieser Daten werden Trends des Niederschlags für Europa und weltweit bestimmt und ein Vergleich zwischen verschiedenen Methoden gezeigt. Dies umfasst nicht nur die Menge des Niederschlags, sondern auch Analysen und Trends der Intensität.</p>

Das Weltzentrums für Niederschlagsklimatologie (WZN) – globale Niederschlagsanalysen (nicht nur) für die Klimaforschung

<p>Das Weltzentrum für Niederschlagsklimatologie (WZN, engl. Global Precipitation Climatology Centre (GPCC)) wurde 1989 auf Anfrage der World Meteorological Organization (WMO) beim Deutschen Wetterdienst (DWD) eingerichtet und befindet sich im operationellen Betrieb. Die Aufgabe des WZN ist das Sammeln, die Prüfung und Analyse von in-situ Niederschlagsmessungen weltweit.</p> <p>Die von den Lieferanten bereitgestellten Daten kommen in verschiedenen Dateiformaten an. Diese unterscheiden sich nicht nur von Lieferant zu Lieferant, sondern auch von Lieferung zu Lieferung beim selben Lieferanten. Diese Dateien müssen in ein einheitliches Format gebracht werden, damit die Daten für die weitere Verarbeitung in eine relationale Datenbank importiert werden können. Sowohl beim Umformatieren als auch beim Einbringen in die Datenbank werden die Niederschlagsdaten und Stationsmetainformationen sorgfältig kontrolliert und, wo notwendig und möglich, korrigiert. Das Datenbankmodell erlaubt die parallele Speicherung der originalen und korrigierten Daten je nach Datenlieferant, was einen Vergleich der auf verschiedenen Wegen für eine Station gelieferten Daten ermöglicht. Auf Basis dieser qualitätsgeprüften Daten erzeugt das WZN verschiedene gerasterte Niederschlagsanalysen. Bei einigen dieser Analysen wird ein weiterer Schritt der Qualitätskontrolle bei der Extraktion der Daten aus der Datenbank eingefügt.</p> <p>Um die vielen verschiedenen Nutzungsanforderungen an gerasterte Datensätze erfüllen zu können, erzeugt das WZN verschiede Analyseprodukte. Diese unterscheiden sich in der Aktualität der verfügbaren Daten, und damit einhergehend in der Stationsbasis, der durchgeführten Qualitätskontrolle und räumlichen und zeitlichen Auflösung.</p> <p>Da das WZN nicht Eigentümer, sondern Nutzer der Daten, ist, stellt es nicht die Stationsdaten und Stationsmetadaten öffentlich zur Verfügung. Hingegen können die gerasterten Datensätze frei und ohne Registrierung genutzt werden. Es besteht die Möglichkeit, im Rahmen eines Gastaufenthalts beim WZN auch mit den Stationsdaten zu arbeiten.</p> <p>In dem Beitrag wird auf den Aufbau, die Datenbasis und –prozessierung des WZN eingegangen und die verschiedenen verfügbaren Analyseprodukte werden mit Anwendungsbereichen vorgestellt. Einige der vorgestellten Analyseprodukte werden im Winter 2021/2022 in einer aktualisierten Version veröffentlicht.</p>

Impact of Fully Coupled Hydrology-Atmosphere Processes on Atmosphere Conditions: Investigating the Performance of the WRF-Hydro Model in the Three River Source Region on the Tibetan Plateau, China

The newly developed WRF-Hydro model is a fully coupled atmospheric and hydrological processes model suitable for studying the intertwined atmospheric hydrological processes. This study utilizes the WRF-Hydro system on the Three-River source region. The Nash-Sutcliffe efficiency for the runoff simulation is 0.55 compared against the observed daily discharge amount of three stations. The coupled WRF-Hydro simulations are better than WRF in terms of six ground meteorological elements and turbulent heat flux, compared to the data from 14 meteorological stations located in the plateau residential area and two flux stations located around the lake. Although WRF-Hydro overestimates soil moisture, higher anomaly correlation coefficient scores (0.955 versus 0.941) were achieved. The time series of the basin average demonstrates that the hydrological module of WRF-hydro functions during the unfrozen period. The rainfall intensity and frequency simulated by WRF-Hydro are closer to global precipitation mission (GPM) data, attributed to higher convective available potential energy (CAPE) simulated by WRF-Hydro. The results emphasized the necessity of a fully coupled atmospheric-hydrological model when investigating land-atmosphere interactions on a complex topography and hydrology region.