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Establishing the pathway from understanding to forecasting Mediterranean cyclone dynamics

Applicant Flaounas Emmanouil
Number 188660
Funding scheme Project funding (Div. I-III)
Research institution Institut für Atmosphäre und Klima ETH Zürich
Institution of higher education ETH Zurich - ETHZ
Main discipline Meteorology
Start/End 01.08.2020 - 31.07.2023
Approved amount 178'918.00
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Keywords (5)

Atmospheric modelling; Assessment of forecasts; Mediterranean cyclones; Potential vorticity diagnostics; Mediterranean cyclones

Lay Summary (German)

Lead
Das Mittelmeer liegt zwischen der ariden Zone Nordafrikas und dem stürmischen Nordatlantik. Seine geographischen Charakteristiken sind aussergewöhnlich, mit seiner relativ kleinen Grösse und den teilweise hohen angrenzenden Gebirgen. In dieser geographisch speziellen Region treten sehr häufig Zyklonen auf, die zu aussergewöhnlichen meteorologischen Bedingungen führen können. Ein Beispiel dafür ist Sturm «Rolf», der im November 2011 in Südfrankreich zu Todesfällen und starken Schäden geführt hat, verursacht durch Winde von mehr als 40 m s-1, mehr als 6 m hohen Meereswellen und aussergewöhnlich intensive Niederschläge (~1000 mm). Zyklonen im Mittelmeer stellen deshalb ein grosses Risiko dar für die Umwelt und mehr als 480 Millionen Menschen auf den drei angrenzenden Kontinenten. Trotz ihrer hohen sozioökonomischen Relevanz, sind Zyklonen im Mittelmeer nicht ausreichend verstanden und ist ihre Vorhersagbarkeit limitiert.
Lay summary

Zyklonen im Mittelmeer sind komplexe Wetterphänomene, die durch eine Vielzahl atmosphärischer Prozesse entstehen. Das grundlegende Ziel dieses Projekts ist es, die Prozesse zu identifizieren, die für die limitierte Vorhersagbarkeit dieser Wettersysteme verantwortlich sind. Dafür werden wir Zyklonen im Mittelmeer in einzelne dynamische Komponenten zerlegen um anschliessend zu quantifizieren, welche dieser Komponenten in den Vorhersagemodellen wie gut repräsentiert werden. In einem ersten Schritt werden wir die wichtigsten Prozesse und Komponenten identifizieren und anschliessend für ausgewählte intensive Zyklonen der letzten Jahrzehnte im Detail quantifizieren, wie gut welche Prozesse in den Modellen erfasst werden. Ein spezieller Fokus liegt auf Zyklonen, die die Stärke tropischer Wirbelstürme erreicht haben.

Wir erwarten dass die Resultate das aktuelle Verständnis der Dynamik von Zyklonen im Mittelmeer erweitert und dadurch Wege aufzeigt, wie Wettervorhersagen von intensiven Stürmen in dieser Region in Zukunft verbessert werden können.

Direct link to Lay Summary Last update: 08.10.2019

Responsible applicant and co-applicants

Employees

Abstract

Despite its relatively small size, the Mediterranean region is a worldwide hot-spot of cyclogenesis. Indeed, a high number of intense cyclones develop in the region and they are directly related with the majority of high-impact weather. It is thus of no surprise that Mediterranean cyclones are prominent environmental risks that affect more than 480 million people in one of the most densely populated regions of the world. Beyond the "typical" processes, that affect all extratropical cyclones, Mediterranean cyclones are further influenced by the unique geographical environment and location of the region. For instance, intrusions of dry and warm air from North Africa can impede convection. The high mountains that surround the Mediterranean Sea favour lee cyclogenesis, while due to its latitudinal location between the tropics and the mid-latitudes, cyclones may develop into subtropical systems or even undergo tropical transition with catastrophic socio-economic impacts. There is no doubt that Mediterranean cyclones are worldwide unique atmospheric systems, governed by complex dynamics that are currently poorly understood. For this reason, modelling Mediterranean cyclones is a rather difficult task that renders forecasting of severe weather a real challenge in the region.To address the overall objective of understanding Mediterranean cyclone dynamics and reducing modelling uncertainties we rely on potential vorticity (PV), as the most adequate atmospheric field that relates the atmospheric processes with cyclone dynamics. In fact, due to PV invertibility principle, any cyclonic vortex may be considered as the outcome of a set of positive PV anomalies within an atmospheric column. From the perspective of atmospheric models, each of these PV anomalies that contribute to cyclones development is induced over cyclones centre whether due to adiabatic advection or due to parametrized diabatic processes, namely frictional forces, moist convection, radiative cooling/warming and turbulent fluxes of temperature. Therefore, delineating the feedback of different atmospheric processes to the development of cyclones is equivalent -from an atmospheric modelling perspective- to quantifying the contribution of the different adiabatic and -parametrised- diabatic processes to the total atmospheric PV. The novelty of this approach is that it allows the disentanglement of interacting processes and thus provides insights into their direct relationship with cyclone dynamics. It is through this approach that we address the specific aims of (1) quantifying the relative contribution of the different atmospheric processes to the development of Mediterranean cyclones and (2) pinpointing systematic biases in forecasting models related to Mediterranean cyclones.The first step of this project is to investigate the uniqueness of the dynamics of Mediterranean cyclones. To this end, the dynamics of an ensemble of Mediterranean cyclone cases will be compared with the dynamics of other cyclones in the mid-latitude storm tracks. In a next step, reanalysis and forecasts from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) will be used to identify the cyclones that present deep convection in their core and can be potentially characterised as tropical-like cyclones. These systems are the most challenging ones for forecasting models and thus of special interest for this project. The findings from the two previous steps will be combined in a third step, to analyse the systematic biases of a forecasting model when simulating the processes related to the development of Mediterranean cyclones.
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