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Parametrisierung subskaliger Heterogenitäten in Mesoskala- und Klima-Modellen Einleitung Bodenphysik Statistisch-dynamischer Ansatz Validation des Lokal-Modells.

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Präsentation zum Thema: "Parametrisierung subskaliger Heterogenitäten in Mesoskala- und Klima-Modellen Einleitung Bodenphysik Statistisch-dynamischer Ansatz Validation des Lokal-Modells."—  Präsentation transkript:

1 Parametrisierung subskaliger Heterogenitäten in Mesoskala- und Klima-Modellen Einleitung Bodenphysik Statistisch-dynamischer Ansatz Validation des Lokal-Modells °C Scharmützelsee Abb. 2: Potentielle Temperatur und Wind in 30m Höhe aus FOOT3DK-Simulation mit 250m Auf- lösung (Idealisierte Simulation ohne synop- tischen Antrieb für den , 11 UTC). Abb. 3: Mittlere Profile für Simulation nach Abb. 2: potentielle Temperatur und spezifische Feuchte (links); dynamische Transporte sensibler/ latenter Wärme (H m /E m ) und der Gesamttransporte H tot /E tot, (rechts). Literatur: Lynn, B.H., Abramopoulos, F., Avissar, R.; 1995: Using similarity theory to parameterize mesoscale heat fluxes generated by subgrid-scale landscape discontinuities in GCMs. J. Clim. 8, Peters-Lidard, C.D., Zion, M.S., Wood, E., 1997: A soil vegitation atmosphere tranfere scheme for modelling spatially variable water and energy balance processes, J. Geophys. Res., 102,D4, Steppeler, J. et al., 2003: Meso gamma scale forecasts using the nonhydrostatic model LM, Meteorol. Atm. Phys. 82, Shao, Y. Sogalla, M. Kerschgens, M.J., Brücher, W., 2001: Treatment of land surface heterogeneity in a meso-scale atmospheric model. Meteorol. Atm Phys. 78, Wasserdampf 6.5kg/m 2 Eis 3.4g/m 2 Flüssigwasser 7.6g/m 2 Bedeckungs- grad 59% Strahlung 80W/m 2 Evapo. 99W/m 2 Regen 0.9mm/d Wärmefluß 36W/m 2 Referenz Werte: 7km Lauf ohne Konvektionsschema relative Abweichungen Läufe mit 7, 2.8 und 1.1 km Maschenweite Transporte in der Atmosphäre H E H E H E Wald SeeAcker H E Mittel Konzept der dynamischen Flüsse Die Maschenweite heutiger Wettervorhersage- und Klimamodelle von 7-100km ist zu groß, um die Heteorogenitäten der Landoberfläche explizit aufzulösen. Unterhalb der Gitterskala wird oftmals angenommen, dass in einer Gitterbox die Bodenparameter sowie alle Stoff- und Energieflüsse, wie z.B. Vedunstung, konstant sind. Da die Wechselwirkungen zwischen Boden und Atmosphäre nichtlinear sind, ist diese Vernachlässigung subskaliger Variationen fehler- trächtig. Beispielweise können Gegensätze in der Landnutzung Sekundär- zirkulationen induzieren (s. Abb. 1), die verglichen zum homogenen Fall zu einem erhöhten Austausch zwischen Boden und Atmosphäre führen. Ziel dieses Teilprojektes ist es, mit Hilfe von hochaufgelösten Modellen, die den gesamten Rückkopplungs- mechanismus Boden-Atmosphäre (Turbulenz, hydrologischer Zyklus, Strahlung uvm.) beschreiben können, den Einfluss der kleinräumigen Vari- ation auf Verdunstung und Wärme- flüsse zu untersuchen, um daraus Parametrisierungen für größerskalige Modelle abzuleiten. Hierzu werden das Lokal-Modell (Steppeler et al., 2003) und FOOT3DK (Shao et al., 2001) als Atmosphärenmodelle, sowie das Hydrologiemodell TOPLATS (Peters- Lidard et al., 1997) eingesetzt. Den Messungen aus den EVA_GRIPS Experimenten kommt dabei eine Schlüsselrolle als Validations- und Antriebsdatensatz zu. Abb. 1: Schematische Darstellung des Einflusses einer heterogenen Landoberfläche auf die Verdunstung E und den Wärmefluß H innerhalb einer Gitterbox. LITFASS-Gebiet Zur Erfassung mesoskaliger und konvektiver Transporte unterhalb der Modellauflösung wird das Konzept der dynamische Flüsse, das auf Untersuchungen von Lynn et al. (1995) zurückgeht, angewendet. Dabei wird eine aktuelle Größe in drei Anteile zerlegt: Für die Berechnung des Gesamttransports muss der mittlere dynamische Fluss in der Form berücksichtigt werden. Der dynamische Fluss ist maßgeblich abhängig von der Gitterskala, der Skala des Gebiets- mittels, der Skala der Heterogenitäten und der Varianz der Oberflächenflüsse. Das hochauf- lösende Modell FOOT3DK ist in der Lage, kleinräumige Zirkulationen aufzulösen (s. Abb. 2), so daß w* und a* für unterschied-liche Gitterskalen berechnet werden können. Die dynamischen Transporte liefern für den überwiegenden Teil der Grenzschicht den Hauptanteil am Gesamttransport (Abb. 3). An der Oberfläche trägt der dynamische Fluss nicht direkt zum Transport bei, die Erhöhung der kinetischen Energie durch die konvektiv angetriebenen Zirkulationen (Abb. 2) führt aber auch zu einer Intensivierung des tur- bulenten Flusses an der Oberfläche (Abb.4). a= +a*a* +a´a´ Gebiets- mittel Subskalige Fluktuation Turbulente Fluktuation Abb. 4: Tagesgang des Flusses latenter Wärme am Boden für unterschiedliche Modellauflösungen einer idealisierten Simulation mit Oberflächenheterogenität auf der 4km Skala. Antriebs- daten Parallel zum obigen Konzept wird ein statistisch-dynamischer Ansatz zur Entwicklung einer Parametrisierung verfolgt. Die notwendige Datenbasis hierzu liefern hochaufgelöste LM- Simulationen mit 1.1km Maschenweite zu realen Wettersituation während der LITFASS Messkampagnen. Zur Identifikation von Artefakten aufgrund von nicht skalenadaptiven Para- metrisierung im LM werden parallel Läufe mit hoher Auflösung ohne zusätz- liche Bodeninformation durchgeführt. Abb.5: Simulationstrategie zur Erstellung der Datenbasis für den statistisch-dynamischen Ansatz. Beispielhafte Darstellung des maxi- malen Blattflächenindex LAI. Mosaik-Ansatz im Lokal-Modell Hydrologiemodell TOPLATS Weiterentwicklung von Terra-LM Konvektion Boden Dynamik Physik IO, Parallel, Sonstiges RegenStrahlung Turbulenz Da das Bodenmodul im LM weniger als 1% der Rechenzeit benötigt, ist die Implementierung eines Mosaik-Ansatz praktikabel: Die Bodenprozesse werden auf einem feineren Gitter als die Atmos- phärenprozesse berechnet. Dies erlaubt eine explizite Berechnung der Bodenvariabilität, die als Eingangsgröße für die Parametrisierung der dyna- mischen Transporte benötigt wird. Konstante Bodenfeuchte Variabler Grundwasserspiegel Grundwasseraustausch Rechenbedarf im LM Mosaik-Ansatz Topographischer Index TI Höhenmodell Bodenfeuchte ist eine Schlüsselgröße zur Modellierung von Verdunstung. Da es aber keine flächendeckenden Meßverfahren gibt, müssen Antriebsdaten durch hydrologische Modellierung bereitgestellt werden. Hierzu werden im Projekt mit Messdaten ange- triebene Läufe über dem LITFASS-Gebiet im Zeitraum durchgeführt. Abb. 6: Grundwasser wird in TOPLATS mit Hilfe des topographischen Index TI lateral ausgetauscht. Die gitterunabhängige Parametri- sierung von physikalischen Pro- zessen, d.h. die Vernachlässigung horizontalen Austauschs, wird bei feinen Auflösungen (z.B. im Fall des Mosaik-Ansatz) problematisch. Deshalb wird die untere Rand- bedingung des LM durch einen vari- ablen Grundwasserspiegel ersetzt, so daß horizontaler Grundwasser- transport berücksichtigt werden kann. Abb. 7: Schrittweise Mo- difikation der unteren Rand- bedingung: a) operationelle Version; b) Grundwasser- Terra; c) Top-Terra (Aus- tausch über TI) Autoren: Felix Ament 1, Günther Heinemann 2, Clemens Simmer 1, Michael Kerschgens 2 1 Meteorologisches Institut der Universität Bonn, Auf dem Hügel 20, Bonn 2 Institut für Geophysik und Meteorologie der Universität zu Köln, Kerperner Str. 13, Köln Boden- heterogenität Atmosphärischer Effekt Bevor ein Modell als Werkzeug zur Entwicklung von Parametrisierungen genutzt werden kann, muß geprüft werden, ob es die relevanten realen Prozesse richtig wiedergeben kann. Hierzu wurden drei Aspekte untersucht: a) Konsistenz des LM bei Verfeinerung ohne zusätzliche Bodendaten, b) Validation der Turbulenzparametrisierung mittels idealisierter PALM-LES-Simulation, c) Vergleich mit Messungen aus Litfass Wichtige Resultate: richtige Interpretation Abb. 8: Beispiel der Veränderung gebiets- gemittelter Größen durch Verfeinerung. Konsistenz bzgl. Bodenflüssen, Wolken und Wasserdampf systematische Zunahme von Wolkenwasser und Niederschlag wegen fehlendem sub- skaligen Kondensationsschema bei hohen Auflösungen (< 7km) wird eine 3d-Turbulenzparametrisierung benötigt. das LM gibt die wesentlichen Eigenschaften der konvektiven Grenzschicht wieder; nicht-lokale Schliessung würde Verbesserungen bringen. im Rahmen der Fehler stimmen Simulationen mit Litfass 98 Messungen überein. LM-Analysen Nesting Lindenberg ohne feinskalige Bodendaten mit feinskaligen Bodendaten 7 km 2.8km 1.1 km 2.8 km


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