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7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/2007 1 Wiederholung 3. Stunde  Welche Daten stehen für den Ozean zur Verfügung?

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Präsentation zum Thema: "7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/2007 1 Wiederholung 3. Stunde  Welche Daten stehen für den Ozean zur Verfügung?"—  Präsentation transkript:

1 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ Wiederholung 3. Stunde  Welche Daten stehen für den Ozean zur Verfügung?  Welche Daten stehen durch ISCCP zur Verfügung?  Was ist das Cloud Radiative Forcing (CRF)? Wie sind die globalen Werte für kurzwelliges, langwelliges und Netto-CRF? -Synopbeobachtungen von freiwilligen Handelsschiffen (COADS: ab 1850) -Salzgehalt- und Temperaturprofile (CTD) - insbes. im Rahmen von WOCE -Ozeanoberflächentemp. (SST), Rauhigkeit, Höhe vom Satellit ab ~1980 -Vis. und Infrarot von polar & geost. Satelliten seit Radianzen, Bedeckungsgrad, opt. Dicke, Obergrenzentemp., Flüssigwassergehalt (LWP), Wolkentyp, Oberflächentemp. & -reflektivität LW: μm SW: μm Jahresmittel [Wm -2 ]

2 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ Wiederholung 3. Stunde  Welche weiteren klimarelevanten Daten können von Satelliten gemessen werden?  Welche Informationen können als Proxy für die Paläoklimatologie genutzt werden? -Historische Dokumente -Baumringe -Korallenringe -Eisbohrkerne -Speläologie (Höhlenkunde) -Sedimente in Seen/Ozean -Bohrlöcher -Glaziale Oberflächen-Formung (Moränen) -Microwave Sounding Unit (MSU) für Temperaturprofile seit SSM/I für Niederschlag, Flüsse und Wasserdampf über Ozean seit Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) für Vegetation seit ca Forschungssatelliten für Prozesstudien (Kryosphäre, Wolken...) Jones & Mann, 2004

3 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ Analysen in der Meteorologie Erstellen einer Analyse aus Beobachtungen  überbestimmt – Interpolationsaufgabe  meist jedoch unterbestimmt (siehe v.a. Ozeane, Pazifik!) -Physikalische Zwangsbedingungen -Hintergrund B (oder auch a priori Information) (z.B. vorherige Analyse (Persistenz/Modellvorhersage M)) In einem „gutartigen“ Modell propagieren Zusatzinformation mit der Zeit in die Modellphysik hinein (Prinzip der Datenassimilation)  Erstellung eines möglichst genauen Bildes des wahren atmosphärischen Zustandes zu einem gegebenen Zeitpunkt  erlaubt Überprüfung/Verständnis der atmosphärischen Diagnostik  Initialzustand für Wettervorhersagemodelle  Pseudo-Beobachtungen

4 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ Reanalyse-Projekte  ERA15 durch European Centre for Medium Range Forecast (ECMWF)  NCEP durch Kombination von US-Wetterdienst (NMC) und dem National Center for Atmospheric Research (NCAR)  ERA40 durch ECMWF auf Basis der NCEP Datenbasis mittels modernster Analyseschemata, Schwerpunkt auf der Assimilation von Satellitendaten, 6-stündliche Analysen  Übertragung der irregulär verteilten Beobachtungen auf ein reguläres Gitter geschieht täglich bei Wetter- diensten durch sogenannte numerische Analysen → Anfangsbedingung für numerische Wettervorhersage  Nutzung der operationellen Analysedaten problematisch, da Qualitäts- kontrollen und Analysetechniken kontinuierlich verbessert werden künstliche Variabilität  Lösung: modernen Analyseverfahren (optimale Interpolation/3d-Var) sollen auf alle alte Datensätze angewendet werden → Reanalyse

5 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ ERA :Assimilation der neuesten Beobachtungstypen (u.a. TOVS, SSM/I, ERS, ATOVS und CMW)TOVSSSM/IERSATOVSCMW : Konventionelle, nicht-Satellitenbeobachtungen (Synop, COADS, Radiosonden, GATE, FGGE, ALPEX, TOGA-COARE,..) : Assimilation einiger Satellitenbeobachtungen (VTPR, TOVS und CMW).VTPRTOVS GATE 1974 Atlantic Tropical Experiment of the GARP Global Atmospheric Research Program FGGE 1979 First Global GARP Experiment ALPEX 1982Alpine Experiment TOGA-COARE Ziele:  Erstellung eine umfassenden Analyse des Zustands von Atmosphäre, Land und Meereswellen-Bedingungen von Mitte 1957 bis August  Anwendung der modernen variationellen Datenassimilations-Technik auf frühere konventionelle und Satellitenbeobachtungen

6 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ Inhalt - ERA40  Auflösung – global -zeitliche (6 h) -räumlich horizontal 125 km -räumlich vertikal 0-65 km in 60 Schichten  Daten -Temperatur, Feuchte, Flüssigwasser, horizontaler Windvektor -stratosphärisches Ozon -Randwerte: Ozean-Oberflächen (SST) und Erdbodenparameter (Meereis/Schnee/Bodenalbedo/Bodenfeuchte/Rauigkeitslänge)  3D-Var : dreidimensionale variationelle Datenassimilation www

7 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ Anzahl der verwendeten Beobachtungen pro Tag Eingangsdaten für Analyse am ECMWF Anzahl der verschiedenen Quellen von Satelliten- beobachtungen Peter Bauer, ECMWF

8 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/  Verbesserte räumlich/zeitliche Modellauflösung durch verbesserte Computerleistung  Verbesserte physikalische Parametrisierungen (diabatisch, Land/Ozean-Atmos. etc.)  Vermehrte Nutzung von Satellitenbeobachtungen Verbesserung um 2 Tage Eliminierung des NH-SH Unterschiedes Vorhersagegüte am ECMWF

9 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ Assimilations- system Hintergrund Background + Fehler Beobachtungen Observations + Fehler Analysis + Fehler Operator +Fehler Bayes’ Theorem: Analyseablauf

10 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ Datenassimilation Analysetechnik, die Beobachtungen in den Modellzustand einfließen läßt - unter Berücksichtigung von physikalischen Zwangsbedingungen - und deren zeitlicher Entwicklung Besonders geeignet für Reanalysen!

11 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ D-Var xoptimaler Zustandsvektor x b Hintergrundfeld B Kovarianz des Hintergrundes y Messungen H Vorwärtsmodell (Umwandlung Modellvariable  Messung ) RFehlerkovarianzmatrix (Messung) JKostenfunktion Variationelles Optimierungsproblem → Schätzung des Atmosphärenzustandes x Lösung optimal im Sinne der kleinsten Quadrate, bzw. wahrscheinlichste Lösung falls Gauß-Verteilung vorliegt x: 5·10 6 Kontrollvariable y: 10 6 Beobachtungen/12h

12 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ Kleiner Exkurs: 4D-Var  funktioniert nur bei kleinen Modellfehlern  erfordert die arbeitsaufwendige Bestimmng des „adjungierten Operators“  Warten auf Messungen... Sehr geeignet für numerische Wettervorhersage, da am Ende des Assimiliationsfensters das Analysefeld „modellkonsistent“ ist (d.h. Informationen werden länger weiterpropagiert) allerdings...

13 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ Zusammenfassung: Die Daten  verlässliche Klimabeobachtungen in Bodennähe und an der Ozeanoberfläche sind seit ca vorhanden auf diesen in Raum und Zeit unvollständigen Datensätzen beruht der beobachtete globale Temperaturtrend  regelmäßige Vertikalsondierungen (Abdeckung nur über Land) seit ca vorhanden → Initialdaten für numerische Wettervorhersagemodelle  seit Mitte der 1970er Jahre tragen Satelliten zur globalen Klimadatenerfassung bei → Erforschung z.B. von ENSO-Phänomen bereits möglich → globale Temperaturtrends problematisch (Zeitspanne/Kalibration)  moderne Analysemethoden (3D-Var) ermöglichen die Bereitstellung von Klimadaten auf einem globalen, regelmäßigen Gitter unter Ausnutzung aller zu einem bestimmten Zeitpunkt vorhanden Daten Reanalyse, z.B. ERA40

14 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ Gliederung  Einführung  Datengrundlage - Messungen (direkt/indirekt) - Reanalysen (Modelle als Ergänzung)  Energiehaushalt der Erde - Strahlungs(konvektions)-gleichgewicht - Räumliche Verteilung, 3D-Energietransporte, „Wärmemaschine“ Klimasystem  Hydrologischer Zyklus - terrestrischer/ozeanischer Arm - Energietransporte im Ozean (thermohaline Zirkulation)  Natürliche Klimavariabilität - Interne Variabilität (ENSO) - Externe Variabilität (Sonne, Vulkane, Erdbahnparameter)  Klimamodellierung - GCM/Ensemble-Vorhersage/Parametrisierung - IPCC, Szenarien, anthropogene Effekte  Globaler Wandel - Detektion des anthropogenen Einflusse

15 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ IPCC '01 Vorhersagen

16 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ Strahlungsbilanz des Klimasystems  Solare Einstrahlung (Jahreszeiten, Breiten, Astronomische Zeitskalen)  Langwellige Ausstrahlung  Absorptionscharakteristika / Wolken  Strahlungsgleichgewicht (N-Plattenmodell) Strahlungsbilanz am Oberrand der Atmosphäre (TOA) SWshort wave μm LWlongwave μm αplanetare Albedo QStrahlungsflussdichte [Wm -2 ]

17 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ Solare Strahlung Stefan-Boltzmann Gesetz Variationvon S o durch  Variation der Sonnenaktivität  Variation des Abstands Sonne - Erde A1A1 R2R2 R1R1 r1r1 r2r2 A2A2 S S : Schwarzkörperstrahlung der Sonne (T ~ 6000 K); Energie die die Sonne pro m 2 und Zeiteinheit in den Weltraum ausstrahlt

18 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ Solarkonstante  Strahlungsflussdichte (oder Bestrahlungsstärke) am Oberrand der Atmosphäre (TOA) bezogen auf eine Einheitsfläche senkrecht zur einfallenden Strahlung in der mittleren Entfernung der Erde von der Sonne (1 AU = 1,496  10 8 km); Einheit: W/m²  die Solarkonstante zeigt Variationen in verschiedenen Zeitskalen, ist also streng genommen keine Konstante; in der englischsprachigen Fachliteratur wird jetzt der Begriff TSI (total solar irradiance) verwendet  für das Klimasystem ist es wichtig, wieviel Strahlungsenergie am Oberrand der Atmosphäre zur Verfügung steht. Dies hängt ab von:  Energieabgabe der Sonne  Entfernung zwischen Erde und Sonne  Mittlerer Wert der Solarkonstanten S 0 : 1366,5 W/m² 33,5 kWh m -2 d -1

19 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ Solarkonstante Sonnenfleckenzyklus

20 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ Solarkonstante – zeitliche Entwicklung Beer et al. 2000

21 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ Variation der solaren Einstrahlung aufgrund elliptischer Planetenbewegung  S 0 :  3,5 % entspricht  48 W/m² Mittlere Entfernung Erde-Sonne km (1 AU) Minimum (Perihel 3.1) km Maximum (Aphel 3.7) km Exzentrität der Umlaufbahn0,0167

22 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ Strahlungsenergie am Atmosphärenoberrand Verfügbarkeit als Funktion der geographischen Position und des Tages im Jahr: S 0 Solarkonstante Z Sonnenzenitwinkel R 0 Mittlerer Abstand Erde-Sonne (=1 AU) R aktueller Abstand Erde-Sonne (Funktion des Tages) δ Deklination: Winkel zwischen Sonnenrichtung und der Äquatorebene φ geographische Breite hStundenwinkel vom lokalen Meridian Z Sonnenaufgang/-untergang h=H → Z = π/2

23 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ Integration über einen Tag von Sonnenauf- bis -untergang Verfügbare Strahlungsenerggie über einen Tag (jugoslawischer Geophysiker Milankovitsch in den 30er Jahren) h=0Sonnenhöchststand Veränderung von h mit ~15° pro Stunde ΛUmlaufwinkel um die Sonne εNeigung der Erdachse zur Ekliptik Funktion des Tages im Jahr (-23,5°    +23,5°)

24 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ Mittlere tägliche Einstrahlung TOA  δ, φ, r bestimmt für jeden Punkt  Integration von S über eine Tageslänge (Variable h) → S d Peixoto and Oort, 1992 Tagesumme der auf eine horizontale Fläche am Atmosphärenoberrand einfallenden Strahlung in 10 6 J m -2

25 7. November 2006 Physikalische Klimatologie, Susanne Crewell, WS 2006/ S tot Integration über r(t), Λ(t), φ: eExzentrizität der Erdumlaufbahn Solare Einstrahlung Hense (1993/94) Abhängigkeit von S d von der Neigung zur Ekliptik ε ~340 W/m 2 Mittlere jährliche Einstrahlung (global-gemittelt) S tot bleibt jedoch konstant: nur so "unsere" Jahreszeiten! ε = 23,5 ° ε = 0 ° ε = 45 ° ε = 90 °


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