From a societal, weather, and climate perspective, precipitation intensity, duration, frequency, and phase are as much of concern as total amounts, as these factors determine the disposition of precipitation once it hits the ground and how much runs off. At the extremes of precipitation incidence are the events that give rise to floods and droughts, whose changes in occurrence and severity have an enormous impact on the environment and society. Hence, advancing understanding and the ability to model and predict the character of precipitation is vital but requires new approaches to examining data and models. Various mechanisms, storms and so forth, exist to bring about precipitation. Because the rate of precipitation, conditional on when it falls, greatly exceeds the rate of replenishment of moisture by surface evaporation, most precipitation comes from moisture already in the atmosphere at the time the storm begins, and transport of moisture by the storm-scale circulation into the storm is vital. Hence, the intensity of precipitation depends on available moisture, especially for heavy events. As climate warms, the amount of moisture in the atmosphere, which is governed by the Clausius–Clapeyron equation, is expected to rise much faster than the total precipitation amount, which is governed by the surface heat budget through evaporation. This implies that the main changes to be experienced are in the character of precipitation: increases in intensity must be offset by decreases in duration or frequency of events. The timing, duration, and intensity of precipitation can be systematically explored via the diurnal cycle, whose correct simulation in models remains an unsolved challenge of vital importance in global climate change. Typical problems include the premature initiation of convection, and precipitation events that are too light and too frequent. These challenges in observations, modeling, and understanding precipitation changes are being taken up in the NCAR “Water Cycle Across Scales” initiative, which will exploit the diurnal cycle as a test bed for a hierarchy of models to promote improvements in models.

Ensemble forecasting is increasingly accepted as a powerful tool to improve early warnings for high-impact weather. Recently, ensembles combining forecasts from different systems have attracted a considerable level of interest. The Observing System Research and Predictability Experiment (THORPEX) Interactive Grand Globa l Ensemble (TIGGE) project, a prominent contribution to THORPEX, has been initiated to enable advanced research and demonstration of the multimodel ensemble concept and to pave the way toward operational implementation of such a system at the international level. The objectives of TIGGE are 1) to facilitate closer cooperation between the academic and operational meteorological communities by expanding the availability of operational products for research, and 2) to facilitate exploring the concept and benefits of multimodel probabilistic weather forecasts, with a particular focus on high-impact weather prediction. Ten operational weather forecasting centers producing daily global ensemble forecasts to 1–2 weeks ahead have agreed to deliver in near–real time a selection of forecast data to the TIGGE data archives at the China Meteorological Agency, the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, and the National Center for Atmospheric Research. The volume of data accumulated daily is 245 GB (1.6 million global fields). This is offered to the scientific community as a new resource for research and education. The TIGGE data policy is to make each forecast accessible via the Internet 48 h after it was initially issued by each originating center. Quicker access can also be granted for field experiments or projects of particular interest to the World Weather Research Programme and THORPEX. A few examples of initial results based on TIGGE data are discussed in this paper, and the case is made for additional research in several directions.

The International H2O Project (IHOP_2002) is one of the largest North American meteorological field experiments in history. From 13 May to 25 June 2002, over 250 researchers and technical staff from the United States, Germany, France, and Canada converged on the Southern Great Plains to measure water vapor and other atmospheric variables. The principal objective of IHOP_2002 is to obtain an improved characterization of the time-varying three-dimensional water vapor field and evaluate its utility in improving the understanding and prediction of convective processes. The motivation for this objective is the combination of extremely low forecast skill for warm-season rainfall and the relatively large loss of life and property from flash floods and other warm-season weather hazards. Many prior studies on convective storm forecasting have shown that water vapor is a key atmospheric variable that is insufficiently measured. Toward this goal, IHOP_2002 brought together many of the existing operational and new state-of-the-art research water vapor sensors and numerical models. The IHOP_2002 experiment comprised numerous unique aspects. These included several instruments fielded for the first time (e.g., reference radiosonde); numerous upgraded instruments (e.g., Wyoming Cloud Radar); the first ever horizontal-pointing water vapor differential absorption lidar (DIAL; i.e., Leandre II on the Naval Research Laboratory P-3), which required the first onboard aircraft avoidance radar; several unique combinations of sensors (e.g., multiple profiling instruments at one field site and the German water vapor DIAL and NOAA/Environmental Technology Laboratory Doppler lidar on board the German Falcon aircraft); and many logistical challenges. This article presents a summary of the motivation, goals, and experimental design of the project, illustrates some preliminary data collected, and includes discussion on some potential operational and research implications of the experiment.

Abstract The central Great Plains region in North America has a nocturnal maximum in warm-season precipitation. Much of this precipitation comes from organized mesoscale convective systems (MCSs). This nocturnal maximum is counterintuitive in the sense that convective activity over the Great Plains is out of phase with the local generation of CAPE by solar heating of the surface. The lower troposphere in this nocturnal environment is typically characterized by a low-level jet (LLJ) just above a stable boundary layer (SBL), and convective available potential energy (CAPE) values that peak above the SBL, resulting in convection that may be elevated, with source air decoupled from the surface. Nocturnal MCS-induced cold pools often trigger undular bores and solitary waves within the SBL. A full understanding of the nocturnal precipitation maximum remains elusive, although it appears that bore-induced lifting and the LLJ may be instrumental to convection initiation and the maintenance of MCSs at night. To gain insight into nocturnal MCSs, their essential ingredients, and paths toward improving the relatively poor predictive skill of nocturnal convection in weather and climate models, a large, multiagency field campaign called Plains Elevated Convection At Night (PECAN) was conducted in 2015. PECAN employed three research aircraft, an unprecedented coordinated array of nine mobile scanning radars, a fixed S-band radar, a unique mesoscale network of lower-tropospheric profiling systems called the PECAN Integrated Sounding Array (PISA), and numerous mobile-mesonet surface weather stations. The rich PECAN dataset is expected to improve our understanding and prediction of continental nocturnal warm-season precipitation. This article provides a summary of the PECAN field experiment and preliminary findings.