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Bei erweiterten Radarprodukten handelt es sich um eine Reihe von Gitterdaten, die zu bestimmten meteorologischen Phänomenen wie der Intensität eines Konvektionsphänomens oder dem Vorhandensein von Hagel in Verbindung mit einem Gewitter Informationen liefern. Die Angaben sind detaillierter als bei Radar-Basisprodukten.
Folgende Datentypen stehen zur Verfügung:
- PRECIP-ACCU: Summe der vom Radar geschätzten Niederschläge über 1, 3, 6, 12, 24, 48 und 72 Stunden
- POH: Probability of Hail, Hagelwahrscheinlichkeit (in Prozent)
- MESHS: Maximum Expected Severe Hail Size, geschätzte maximale Grösse der Hagelkörner (in cm)
- VIL: Vertically Integrated Liquid [kg/m2]
Alle erweiterten Radarprodukte decken dieselbe Region ab wie die Radar-Basisprodukte: die Schweiz und angrenzende Regionen. Dank der hohen Aktualisierungsrate von fünf Minuten und der Geschwindigkeit, mit der sie berechnet werden, sind diese Produkte für Nowcasting-Systeme mit hoher räumlicher und zeitlicher Frequenz geeignet. Ihre Qualität ist tendenziell besser für die Schweiz und die grenznahen Regionen, dank der höheren Dichte an Radarbeobachtungen. Je grösser die Entfernung von der Schweizer Grenze, desto weniger zuverlässig sind die Produkte.
| Parameter | Summe der vom Radar geschätzten Niederschläge über 1,3, 6, 12, 24, 48 und 72 Stunden, Hagelwahrscheinlichkeit, maximale Grösse der Hagelkörner, Vertically integrated liquid |
| Lieferfrequenz | Alle 5 Minuten/stündlich/täglich |
| Räumliche Auflösung | 1 km2 |
| Daten verfügbar ab / archivierte Daten | ab 1. Januar 2011 |
| Koordinatensysteme | Schweizer Landeskoordinaten |
| Datenqualität | Die Qualität der erweiterten Radarprodukte hängt von mehreren Faktoren ab, die je nach Produkt variieren. Im Allgemeinen wird die Qualität durch statische und dynamische Faktoren bestimmt. Zu den statischen Faktoren gehören beispielsweise die Entfernung zum nächstgelegenen Radar, die Anzahl der verfügbaren Beobachtungen (ein oder mehrere Radare können dieselbe Region abdecken) oder die Orographie. Unter den dynamischen Faktoren spielt die Wetterlage eine wichtige Rolle: Intensive Niederschläge mit einer starken vertikalen Entwicklung sind leichter zu identifizieren. Germann U.; Boscacci M.; Clementi L.; Gabella M.; Hering A.; Sartori M.; Sideris IV; Calpini B. 2022: Weather Radar in Complex Orography. Remote Sens. 2022, 14, 503. |
| Formate | GIF, HDF5, GeoTiff (nur die ganze Schweiz) ASCII, GeoTIFF (auch Einzelausschnitte) |
| Preis | Gemäss individuellem Angebot |