35 Objektna analiza padavin iz satelitskih meritev, reanaliz ERA- Interim ter modela WRF na območ ju Evrope in Severnega Atlantika Veronika Hladnik *1 , Gregor Skok * Povzetek Objektna analiza padavin modela za napovedovanje vremena WRF, reanaliz ERA-Interim ter satelitskih meritev CMORPH je bila narejena na območ ju Evrope in Severnega Atlantika za obdobje med letoma 2000 in 2010. Identifikacija objektov je bila narejena z algoritmom FiT, pri č emer smo uporabili radij glajenja padavin 0,75° in tri padavinske pragove: 0,5, 2 ter 4 mm. Preuč ili smo kakšna je življenjska doba padavinskih objektov na posameznem območ ju domene ter v katero smer se v glavnem premikajo objekti v določ eni toč ki preuč evane domene. Ugotovili smo, da se največ dolgoživih objektov pojavi jeseni. Objekti s krajšo življenjsko dobo so bolj pogosti nad kopnim, medtem ko so objekti z daljšo življenjsko dobo bolj pogosti nad Atlantikom. V več ini prevladuje gibanje objektov proti vzhodu. Gibanje proti zahodu je pogosto le poleti in jeseni nad južnim delom Severnega Atlantika. Gibanja proti zahodu je nekaj več tudi nad Evropo. Ciklonalnih padavin je največ nad oceanom, odstotek se zmanjšuje proti celini ter proti jugu preuč evane domene. Največ ji odstotek ciklonalnih padavin je pozimi, najmanjši pa poleti, ko na nekaterih predelih konvektivne padavine celo prevladujejo nad ciklonalnimi. Ključ ne besede: satelitske meritve CMORPH, reanalize ERA-Interim, model za napovedovanje vremena WRF, objektna analiza, padavine Keywords: CMORPH satellite measurements, ERA-Interim reanalysis, WRF model, object analysis, precipitation Uvod Padavine so ena izmed glavnih in hkrati najtežje napovedljivih komponent klimatskega sistema. Za izvedbo analiz klime na regionalni skali se pogosto uporabljajo regionalni klimatski modeli. Padavine, ki so rezultat regionalnih klimatskih modelov, so med drugim odvisne od sheme za mikrofiziko oblakov, sheme za konvekcijo, velikosti domene in lokacije mej domene (Seth, Giorgi, 1998; Miguez-Macho idr., 2004; Leduc, Laprise, 2009) ter horizontalne loč ljivosti (Jacob idr., 2014; Jung idr., 2012), zato je variabilnost padavin velika. Oceno kvalitete napovedi padavin dobimo z verifikacijo, kjer padavine, ki so rezultat regionalnih klimatskih modelov, primerjamo z opazovanji. Za analizo klime v Evropi na regionalni ali državni skali se pogosto uporablja model WRF (Weather Research and Forecasting; Skamarock idr., 2008). Za njegove zač etne in robne pogoje se obič ajno uporabijo globalne reanalize ERA-Interim (Dee idr., 2011), ki temeljijo na satelitskih in konvencionalnih meritvah. V mnogih študijah so padavine iz modela WRF primerjali s podatki opazovanj padavin pri tleh. Talne meritve so sicer bolj kvalitetne od satelitskih meritev, vendar so na voljo več inoma le nad kopnim in le na dnevni skali (24-urne akumulacije). Satelitske meritve so na voljo povsod (tudi nad oceani) in v boljši č asovni loč ljivosti (tri ure). * Univerza v Ljubljani, Fakulteta za Matematiko in Fiziko, Jadranska ul. 19, Ljubljana 36 Objektna analiza je metoda, s katero objekt definiramo kot zaključ eno območ je na zglajenem padavinskem polju, v katerem količ ina padavin v vsaki od toč k objekta presega vrednost padavinskega praga. S pomoč jo objektne analize ne samo določ imo objekte, temveč jim lahko sledimo tudi v č asu. Poleg življenjske dobe lahko objektom določ imo tudi smer gibanja po izbrani domeni v vsakem č asovnem koraku. V tem prispevku so predstavljeni rezultati objektne analize v smislu č asovnih objektov, kot tudi skupku prostorskih objektov, ki pripadajo posameznemu ciklonu. Predstavljena je objektna analiza vseh izmerjenih oziroma napovedanih padavin ter analiza zgolj ciklonalnih padavin. Uporabljena metoda S pomoč jo metode FiT (Forward-in-Time object identification; Skok idr., 2009, 2010, 2013) smo najprej identificirali prostorske ter nato še č asovne padavinske objekte. Prostorski objekti so 2-dimenzionalni objekti, kjer dimenziji predstavljata velikost objekta v x in y smeri. Č asovni objekti so 3-dimenzionalni prostorski objekti, kjer tretja dimenzija predstavlja č asovno komponento oziroma življenjsko dobo objekta. Pri prostorski identifikaciji smo vsako padavinsko polje obravnavali loč eno (nismo upoštevali povezave s polji v predhodnem ali naslednjem č asovnem koraku). Pri č asovni identifikaciji objektov smo iskali povezavo med objekti v sosednjih č asovnih korakih. Pred uporabo FiT algoritma smo padavinska polja zgladili s pomoč jo konvolucije z drseč im povpreč jem s horizontalnim radijem glajenja R. Prostorski objekti imajo po glajenju s konvolucijo bolj gladke meje in so bolj podobni padavinskim objektom, ki bi jih subjektivno določ il č lovek. Pred uporabo algoritma smo določ ili tudi več padavinskih pragov za identifikacijo objektov. Vrednost praga določ a mejo med padavinskim objektom in okolico. Padavinska polja smo zgladili z radijem konvolucije 0,75° ter uporabili tri padavinske pragove 0,5, 2 ter 4 mm (Hladnik, 2014). V naslednjem koraku smo identificirali č asovne objekte. Dva prostorska objekta v sosednjih č asovnih korakih predstavljata isti č asovni objekt, v kolikor njun presek ni prazen. Objekt se v naslednjem č asovnem koraku lahko razdeli na več delov (na več prostorskih objektov), vsi njegovi deli so v tem primeru del istega č asovnega objekta. To pa ne velja, č e se dva ali več padavinskih objektov v naslednjem č asovnem koraku združi v en sam prostorski objekt. V tem primeru prostorski objekt v naslednjem č asovnem koraku pripada le tistemu č asovnemu objektu, katerega območ je prekrivanja s prostorskim objektom v naslednjem č asovnem koraku je največ je. Na malo drugač en nač in smo se lotili analize ciklonalnih padavin. Območ ja ciklonov smo določ ili s pomoč jo polj zrač nega tlaka reduciranega na morski nivo (mean sea level pressure - MSLP). Polja z loč ljivostjo 0,25° smo imeli na voljo vsakih 6 ur. Določ ili smo centre ciklonov, ki so predstavljali lokalne minimume v polju 3x3 toč k domene. Vrednosti lokalnih minimumov so morale biti manjše od 1010 hPa. Dodatni pogoj, ki smo ga upoštevali, je bil še povpreč ni gradient v vseh smereh (S, J, V, Z) več ji od 7,5 Pa/1000 km (Hanley in Caballero, 2012). Konč no velikost ciklona smo določ ili tako, da smo iz središč a ciklona v vsakem koraku iteracije poveč ali obseg ciklona v vseh štirih smereh, dokler nismo naleteli na sedlo ter je bila vrednost MSLP manjša od 1017,5 hPa. Podatke WRF in CMORPH (Joyce, 2004) smo zgladili z radijem glajenja 3 mrežne toč ke, za vse tri nize podatkov pa smo uporabili padavinski prag 0,8 mm (6-urni padavinski podatki). Padavine smo pripisali ciklonu, č e presek med padavinskim objektom in ciklonom ni bil prazen. Tudi padavine, ki se niso nahajale v ciklonu, ampak so bile del le-teh, smo pripisali ciklonu. Tako nismo zgrešili tudi več ine frontalnih padavin, ki so del 37 ciklonov, a se največ krat raztezajo več 100 km izven njihovega območ ja. Pri č asovnem sledenju ciklonov smo upoštevali, da iz enega ciklona v naslednjem č asovnem koraku ne moreta nastati dva ciklona, prav tako se dva ciklona v naslednjem č asovnem koraku ne moreta združiti v en ciklon. Rezultati Najprej smo, da bi videli, kakšna je prostorska porazdelitev padavin na izbrani domeni, analizirali povpreč ne letne in sezonske akumulacije padavin (slika 1, slika 2). Prostorska razporeditev povpreč nih letnih akumulacij padavin je podobna za vse tri nize podatkov, razlike so le v količ ini padavin, saj WRF daje tudi okoli 30 % več padavin kot ERA- Interim ter CMORPH. Slika 1: Povpreč ne letne akumulacije padavin na celotni analizirani domeni za obdobje med letom 2000 ter letom 2010 za a) CMORPH, b) WRF in c) ERA-Interim. Maksimum povpreč nih letnih padavin se nahaja nad severnim Atlantikom. Veliko padavin pade tudi na območ ju Alp, Dinarskega gorstva, na jugu Skandinavskega polotoka, na severu Iberskega polotoka, na zahodu Britanskega otoč ja in v Karpatih ter drugih gorskih verigah v jugovzhodni Evropi. Na območ jih z maksimalnimi vrednostmi povpreč nih letnih padavin so največ je vrednosti pri WRF, manjše pa pri CMORPH ter ERA-Interim. CMORPH prikaže v vzhodnemu delu Evrope precej manjše količ ine letnih padavin glede na druga dva niza podatkov. Vrednosti so v WRF in v ERA-Interim precenjene na vzhodu Evrope ter podcenjene na zahodu severne Afrike. Podobno velja tudi za sezonske akumulacije padavin, kar je razvidno iz slike 2. Maksimalne vrednosti povpreč nih sezonskih padavin se pojavljajo na istih območ jih kot pri povpreč nih letnih padavinah. 38 Slika 2: Povpreč ne sezonske (tri-meseč ne) akumulacije padavin za obdobje med letom 2000 ter letom 2010. Vsi trije nizi podatkov kažejo, da poleti (JJA) zelo malo padavin pade nad Atlantskim oceanom zahodno od severne Afrike - pod 25 mm v letnem č asu. Manj kot 25 mm pade poleti tudi v vzhodnem delu Sredozemskega morja ter na jugu Iberskega polotoka. Nad Severnim Atlantikom pade največ padavin pozimi (DJF). Ob istem č asu jih najmanj pade na vzhodu Evrope, pri CMORPH v povpreč ju celo manj kot 25 mm. Nasploh nad celino pade v povpreč ju največ padavin poleti, najmanj pa pozimi. Na območ ju Alp, Dinarskega gorstva in Apeninov je maksimum jeseni. Algoritem nam je vrnil lokacije č asovnih objektov in njihove življenjske dobe. Slike prekritosti z objekti različ nih vrednosti življenjskih dob (slika 3, slika 4) nam prikažejo, kje na domeni se nahaja največ objektov z daljšo oziroma krajšo življenjsko dobo. Rezultati na sliki 3 ter sliki 4 predstavljajo prekritosti z objekti z življenjsko dobo krajšo od 12 ur, z življenjsko dobo med 12 urami in 1 dnem, med 1 in 2 dnevoma, med 2 in 3 dnevi, med 3 in 5 dnevi, med 5 in 7 dnevi, med 7 in 15 dnevi ter prekritost z objekti z življenjsko dobo daljšo od 15 dni. Č asovnih objektov z daljšo življenjsko dobo je manj, kljub temu je prekritost z objekti največ ja za objekte z življenjsko dobo med 7 in 15 dnevi, saj so č asovni objekti z daljšo življenjsko dobo sestavljeni iz več prostorskih objektov, ki skupaj obič ajno pokrivajo več ja območ ja. Pokritost z objekti je za objekte z življenjsko dobo krajšo od 12 ur največ ja za CMORPH. Enako velja za pokritost z objekti, katerih življenjska doba je med 12 urami in 3 dnevi. CMORPH ima več kratkoživih objektov kot WRF in ERA- Interim. Za objekte z življenjsko dobo med 3 in 7 dnevi je pokritost z objekti več ja pri WRF ter ERA-Interim. Za preostale objekte (z življenjsko dobo daljšo od 7 dni) je pokritost z objekti največ ja pri WRF, sledi ERA-Interim, najmanjša je pri CMORPH. Pokritost z objekti, katerih življenjska doba je krajša od 12 ur, je največ ja še posebej ob orografskih pregradah nad Evropo. Prekritost z objekti, katerih življenjska doba je daljša od 7 dni, je največ ja nad oceanom. Kljub temu, da je objektov z daljšo življenjsko dobo nad oceanom manj kot nad kopnim, se nad oceanom obič ajno nahajajo več ji objekti kot 39 nad celino, kar prispeva tudi k več ji pokritosti z objekti z daljšo življenjsko dobo nad oceanom. Slika 3: Prekritost analizirane domene z objekti glede na življenjsko dobo (manj kot 3 dni). Slika 4: Prekritost analizirane domene z objekti glede na življenjsko dobo (več kot 3 dni). 40 Zaradi splošnih zahodnih vetrov se na obravnavanem območ ju zrač ne mase, ki prinašajo padavine, gibajo v glavnem proti vzhodu. Definirali smo indeks gibanja objektov proti vzhodu oziroma zahodu za vsako toč ko domene z enač bo: , kjer je EWI indeks gibanja objektov, N E število č asovnih korakov v celotnem analiziranem obdobju, ko se je na določ eni toč ki domene nahajal objekt, ki se je takrat premikal proti vzhodu, N W pa število č asovnih korakov, ko se je na določ eni toč ki domene nahajal objekt, ki se je takrat premikal proti zahodu. Vrednost indeksa gibanja objektov enaka 1 predstavlja gibanje objektov proti vzhodu, vrednost 0 pa gibanje objektov proti zahodu. Vrednost indeksa gibanja 0.5 pove, da se je enako število objektov gibalo proti vzhodu in zahodu. Slika 5: Indeks gibanja objektov proti vzhodu oziroma zahodu za celotno analizirano obdobje. Vrednost 1 pomeni, da so se vsi objekti v tej toč ki domene gibali proti vzhodu, vrednost 0 pa, da so se vsi gibali proti zahodu. Vrednost 0.5 pomeni, da se je enako število objektov gibalo proti vzhodu kot proti zahodu. S pikami so označ ena območ ja, na katerih je bilo v toč kah domene identificiranih manj kot 10 objektov. Iz slik gibanja objektov proti vzhodu oziroma zahodu na sliki 5 je razvidno, da se nad Severnim Atlantikom proti vzhodu giblje od 80 do 90 % objektov, za satelitske meritve CMORPH se jih toliko giblje vzhodno tudi v več jem delu Sredozemskega morja ter na severu Afrike. Nad Evropo med 60 in 80 % objektov potuje proti vzhodu za vse tri nize podatkov. Na jugozahodu domene se med 40 in 50 % objektov giblje proti zahodu v ERA- Interim in WRF ter nekoliko manj v podatkovnem nizu CMORPH. Preverili smo, kako se indeks gibanja objektov proti vzhodu oziroma zahodu spreminja v posameznem letnem č asu, slika 6. Največ gibanja proti zahodu je poleti na jugu domene. Gibanje proti zahodu je bolj pogosto v WRF in ERA-Interim kot v CMORPH. Gibanje objektov proti vzhodu je v vseh letnih č asih največ je nad Atlantikom, pri satelitskih meritvah CMORPH še posebej spomladi in poleti tudi nad Sredozemskim morjem in nad 41 Afriko, kjer je število objektov pogosto manjše od 10, kar je premalo za verodostojno analizo. Tudi na vzhodu domene je več gibanja proti zahodu v ERA-Interim ter WRF, manj pa v CMORPH. Slika 6: Indeks gibanja objektov proti vzhodu oziroma zahodu po letnih č asih v celotnem analiziranem obdobju. Vrednost 1 pomeni, da so se vsi objekti v tej toč ki domene gibali proti vzhodu, vrednost 0 pa, da so se vsi gibali proti zahodu. Vrednost 0.5 pomeni, da se je enako število objektov gibalo proti vzhodu kot proti zahodu. S pikami so označ ena območ ja, na katerih je bilo v toč kah domene identificiranih manj kot 10 objektov. Slika 7: Odstotek ciklonalnih padavin za celotno analizirano obdobje. 42 Slika 8: Odstotek ciklonalnih padavin po letnih č asih v celotnem analiziranem obdobju. Podobno smo za vsako toč ko mreže določ ili še odstotek ciklonalnih padavin v njej, slika 7. Tega smo določ ili tako, da smo število polj, v katerih so se pojavile padavine, ki so pripadale ciklonom, delili s skupnim številom polj, kjer so se pojavile padavine. V celotnem analiziranem obdobju je največ ciklonalnih padavin, več kot 90 %, padlo nad severnim delom Severnega Atlantika. Odstotek je manjši nad celino, kjer so poleg ciklonalnih pogoste tudi orografske in konvektivne padavine ter se zmanjšuje proti jugu domene. Najmanjši odstotek ciklonalnih padavin je nad Afriko, kjer je količ ina padavin že tako majhna. V glavnem so vrednosti odstotkov ciklonalnih padavin za podatke CMORPH na istih lokacijah nekaj odstotkov manjše od le-teh za podatke WRF ter ERA-Interim. Preverili smo še, kakšne so spremembe v odstotkih ciklonalnih padavin v posameznem letnem č asu, slika 8. Ciklonalnih padavin je nad Atlantikom in pa tudi nad več jim delom Evrope največ pozimi, marsikje več kot 80 %. Prič akovano je ta odstotek najmanjši v poletnih mesecih, saj je takrat velik odstotek padavin konvektivnega nastanka (predvsem nad celino). V južni polovici Evrope so tako vrednosti odstotka ciklonalnih padavin poleti med 10 in 50 %, pozimi pa med 40 in 90 %. Poleti je nizek odstotek ciklonalnih padavin tudi na jugu Severnega Atlantika (jug domene nad morjem), od 0 do 50 %. Zaključ ki Največ je povpreč ne letne količ ine padavin se za vse tri nize podatkov nahajajo nad Severnim Atlantikom. Visoke povpreč ne letne količ ine padavin so izmerjene tudi ob orografskih pregradah nad Evropo (Alpe, Dinarsko gorstvo, jug Skandinavskega polotoka, sever Iberskega polotoka, zahod Britanskega otoč ja, Karpati ter druge gorske verige v jugovzhodni Evropi). Najmanj padavin letno pade v Afriki ter poleti tudi v vzhodnem delu Sredozemskega morja, na jugu Iberskega polotoka in nad Atlantskim oceanom zahodno od severne Afrike. Nad celino pade najmanj padavin pozimi, največ pa poleti. Na območ ju 43 Alp, Dinarskega gorstva in Apeninov največ padavin pade v jeseni. Največ padavin nad Atlantskim oceanom pade pozimi. Objekti s krajšo življenjsko dobo so bolj pogosti nad Evropo, največ se jih pojavi spomladi in poleti, objekti z daljšo življenjsko dobo so bolj pogosti nad Atlantikom. Pokritost z objekti z življenjsko dobo krajšo od 12 ur je največ ja ob orografskih pregradah, pokritost z objekti z življenjsko dobo daljšo od 7 dni je največ ja nad Severnim Atlantikom. Nad oceanom je prisotnih več dolgotrajnih padavinskih sistemov, ki so najverjetneje povezani z več jimi območ ji nestabilnosti kot so fronte in cikloni, medtem ko imamo nad kopnim prisotnih tudi več kratkotrajnih orografsko induciranih padavin ter padavin konvektivnega nastanka. Več inoma prevladuje gibanje objektov proti vzhodu. Gibanje proti zahodu je pogosto le poleti in jeseni nad južnim delom Severnega Atlantika. Gibanje proti vzhodu prevladuje nad Atlantikom ter nad Sredozemskim morjem, nekaj več gibanja proti zahodu je nad Evropo. Največ ciklonalnih padavin pade nad severnim delom Severnega Atlantika, več kot 90 %. Odstotek je manjši nad celino in se zmanjšuje proti jugu analizirane domene. Najmanjši odstotek ciklonalnih padavin je nad Afriko, kjer je nasploh količ ina padavin majhna. Odstotki ciklonalnih padavin za podatke CMORPH so v istih toč kah analizirane domene nekaj odstotkov manjši od odstotkov za podatke WRF ter ERA-Interim. Ciklonalnih padavin je nad Atlantikom ter tudi nad več jim delom Evrope največ pozimi, marsikje jih je več kot 80 %. Najmanj ciklonalnih padavin je v poletnih mesecih, saj so poleti pogoste konvektivne padavine. V južni polovici Evrope so tako vrednosti odstotka ciklonalnih padavin poleti med 10 in 50 %, pozimi pa med 40 in 90 %. Literatura Dee, D. P., Uppala, S. M., Simmons, A. J., Berrisford, P., Poli, P., Kobayashi, S., Andrae, U., Balmaseda, M. A., Balsamo, G., Bauer, P., Bechtold, P., Beljaars, A. C. M., van de Berg, L., Bidlot, J., Bormann, N., Delsol, C., Dragani, R., Fuentes, M., Geer, A. J., Haimberger, L., Healy, B., Hersbach, H., Holm, E. V., Isaksen, L., Kallberg, P., Köhler, M., Matricardi, M., McNally, A. P., Monge-Sanz, B. M., Morcrette, J.-J., Park, B.-K., Peubey, C., de Rosnay, P., Tavolato, C., Thepaut, J.-N., Vitart, F. (2011). The ERA-Interim reanalysis: configuration and performance of the data assimilation system, Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 137, 656, 553-597. Hanley, J., Caballero, R. (2012). Objective identification and tracking of multicentre cyclones in the ERA-Interim reanalysis dataset. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 138, 664, 612-625. Hladnik, V. (2014): Objektna analiza padavin iz satelitskih meritev, reanaliz ERA-Interim ter modela WRF na območ ju Evrope in Severnega Atlantika (Object analysis of precipitation from satellite measurements, reanalysis ERA-Interim and WRF model in the area of Europe and the North Atlantic). Unpublished Master Thesis, Univerza v Ljubljani, FMF, 52 p. (in Slovenian). Jacob, D., Petersen, J., Eggert, B., Alias, A., Christensen, O. B., Bouwer, L. M., Braun, A., Colette, A., Deque, M., Georgievski, G., Georgopoulou, E., Gobiet, A., Menut, L., Nikulin, G., Haensler, A., Hempelmann, N., Jones, C., Keuler, K., Kovats, S., Kröner, N., Kotlarski, S., Kriegsmann, A., Martin, E., van Meijgaard, E., Moseley, C., Pfeifer, S., Preuschmann, S., Radermacher, C., Radtke, K., Rechid, D., Rounsevell, M., Samuelsson, P., Somot, S., Soussana, J.-F., Teichmann, C., Valentini, R., Vautard, R., Weber, B., Yiou, P. (2014). EURO-CORDEX: new high-resolution climate change projections for European impact research. Regional Environmental Change, 14, 2, 563-578. 44 Joyce, R. J., Janowiak, J. E., Arkin, P. A., Xie, P. (2004). CMORPH: A Method that Produces Global Precipitation Estimates from Passive Microwave and Infrared Data at High Spatial and Temporal Resolution. Journal of Hydrometeorology, 5, 3, 487-503. Jung, T., Miller, M. J., Palmer, T. N., Towers, P., Wedi, N., Achuthavarier, D., Adams, J. M., Altshuler, E. L., Cash, B. A., Kinter III, J. L., Marx, L., Stan, C., Hodges, K. I. (2012). High- resolution global climate simulations with the ECMWF model in Project Athena: Experimental design, model climate and seasonal forecast skill. Journal of Climate, 25, 9, 3155-3172. Leduc, M., Laprise, R. (2009). Regional climate model sensitivity to domain size. Climate Dynamics, 32, 6, 833-854. Miguez-Macho, G., Stenchikov, G. L., Robock, A. (2004). Spectral nudging to eliminate the effects of domain position and geometry in regional climate model simulations. Journal of Geophysical Research., 109, D13104. Seth, A., Giorgi, F. (1998). The effects of domain choice on summer precipitation simulation and sensitivity in a regional climate model. Journal of Climate, 11, 10, 2698-2712. Skamarock, W. C., Klemp, J. B., Dudhia, J., Gill, D. O., Barker, D. M., Duda, M. G., Huang, X.- Y., Wang, W., Powers, J. G. (2008). A Description of the Advanced Research WRF Version 3. National Center for Atmospheric Research NCAR/TN-475+STR, 113. Skok, G., Tribbia, J., Rakovec, J., Brown, B. (2009) Object-Based Analysis of Satellite-Derived Precipitation Systems over the Low- and Midlatitude Pacific Ocean. Monthly Weather Review, 137, 10, 3196-3218. Skok G., Tribbia, J., Rakovec, J. (2010). Object-Based Analysis and Verification of WRF Model Precipitation in the Low- and Midlatitude Pacific Ocean, Monthly Weather Review, 138, 12, 4561-4575. Skok G., Bacmeister, J., Tribbia, J. (2013). Analysis of Tropical Cyclone Precipitation Using an Object-Based Algorithm. Journal of Climate, 26, 8, 2563-2579.