Projektgruppen

DM-1.3 | REGIONALE KLIMASYSTEMMODELLIERUNG UND BIODIVERSITÄT

Projektleiter:
Prof. Dr. Bodo Ahrens

In Projekt E1.3 liegt der Forschungsschwerpunkt auf der Wechselwirkung zwischen der Atmosphäre und der Landoberfläche bzw. dem Ozean im regionalen Klimamodellsystem COSMO-CLM. Die Prozesse an der Landoberfläche haben einen wesentlichen Einfluss auf die Eigenschaften der bodennahen Atmosphäre. Sie bestimmen u.a. die fühlbaren und latenten Wärmeflüsse und den Strahlungshaushalt an der Oberfläche. Somit beeinflussen sie die Eigenschaften der Atmosphäre und Landoberfläche, wie z.B. Temperatur und Feuchte, die Struktur der planetaren Grenzschicht bis hin zu Wolkenbildungsprozessen.

Verifikationen haben gezeigt, dass der Bodenwärmestrom, der vom Landoberflächenschema TERRA des COSMO-CLM berechnet wird, unter trockenen Bedingungen systematisch überschätzt ist. Der Bodenwärmestrom ist Teil der Oberflächenenergiebilanz und beeinflusst somit ihre übrigen Komponenten wie die turbulenten Wärmeflüsse und die Oberflächentemperatur. Eine Überschätzung des Bodenwärmestroms am Morgen und Mittag führt zu einer Unterschätzung der übrigen Wärmeflüsse und einer reduzierten Erwärmung der Oberfläche. Am Nachmittag und in der Nacht erhalten wir das entgegengesetzte Verhalten. Daten vom Meteorologischen Observatorium Lindenberg des Deutschen Wetterdienstes wurden genutzt, um dieses Modellverhalten zu untersuchen. In Sensitivitätsexperimenten mit dem Bodenmodell TERRA stellte sich heraus, dass der Bodenwärmestrom insbesondere durch zwei Prozesse beeinflusst wird: Die Wärmeleitfähigkeit des Bodens und ihre Abhängigkeit vom Bodenwassergehalt und die Abschattung der Sonneneinstrahlung durch die Vegetation. Werden diese Prozesse im Modell berücksichtigt, lassen sich der Bodenwärmestrom und die simulierten Tagesgänge der Bodentemperatur deutlich verbessern (s. Abb. 1).

Abb.1

Abbildung 1: Tagesgänge der Bodentemperatur in 18 cm Tiefe in Lindenberg/Falkenberg im Mai 2008 in der Messung (grün), in der unveränderten Modellversion (blau) und in der verbesserten Modellversion (rot). Die Kombination der beiden Modifikationen bezüglich Abschattung und Wärmeleitfähigkeit liefert die besten Ergebnisse.

Die Beschreibung der Vegetation in COSMO-CLM erfolgt bisher auf eine stark vereinfachte Weise. Sie wird durch wenige Parameter vorgegeben, wie z.B. den Vegetationsbedeckungsgrad, den Blattflächenindex und die Wurzeltiefe. Diese unterliegen zwar einem Jahresgang, der aber nur konzeptioneller Natur ist und keine interannuale Variabilität aufweist. Ziel ist es, die Beschreibung der Vegetation dynamisch zu gestalten, so dass sie auf interannuale Schwankungen reagieren und somit eine realistischere Saisonalität erfassen kann. Dies ist für Simulationen der Klimavariabilität und insbesondere eines möglichen Klimawandels unerlässlich. Die Bedeutung der Vegetation im Klimasystem auch im Sinne der Landnutzung wird in Abb. 2 illustriert.

Wärmeflüsse [W/m^2]

Abbildung 2: Mittlere Veränderung latenter Wärmeflüsse [W/m^2] im Jahr 1959 im Main-Einzugsgebiet unter Annahme potentieller Vegetation (Laubwald) im Gegensatz zur tatsächlichen Vegetation.

Während der ersten Förderungsphase von BiK-F wurde im Projekt E1.3 eine verbesserte Parametrisierung der Bodenhydrologie im Modellsystem implementiert (zusätzliche Unterstützung durch hessische Landesmittel im Projektverbund INKLIM-A). Ausserdem wurde ein Ozeanmodell, das Modell NEMO, für die Simulation des Mittelmeeres an das Modellsystem gekoppelt. Dieses wird nun um ein Meereismodul zur Anwendung in der Ostsee erweitert.

Ehemalige Mitarbeiter:
Dr. Andreas Dobler, Wissenschaftler
Frank Kalinka, Doktorand

Team

Trang Pham van, Doktorandin

Publikationen

Asharaf, S. & B. Ahrens (2013) : Soil-moisture memory in the regional climate model COSMO-CLM during the Indian summer monsoon season. - Journal of Geophysical Research - Atmospheres 118(12): 6144-6151.

Asharaf, S., Dobler, A. & B. Ahrens (2011) : Soil moisture initialization effects in the Indian monsoon system. - Advances in Science and Research 6: 161–165.

Asharaf, S., Dobler, A. & B. Ahrens (2012) : Soil moisture-precipitation feedback processes in the Indian summer monsoon season. - Journal of Hydrometeorology 13: 1461–1474.

Brinckmann, S., Trentmann J. & B. Ahrens (2014) : Homogeneity analysis of the CM SAF surface solar irradiance dataset derived from geostationary satellite observations. - Remote Sensing 6(1): 352-378.

Casanova, S. & B. Ahrens (2009) : On the Weighting of Multimodel Ensembles in Seasonal and Short-Range Weather Forecasting. - Monthly Weather Review 137(11): 3811-3822.

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Kalinka, F. & B. Ahrens (2011) : A modification of the mixed form of Richards equation and its application in vertically inhomogeneous soils. - Advances in Science and Research 6: 123-127.

Kothe, S., Good, E., Obregón, A., Ahrens, B. & H. Nitsche (2013) : Satellite-based sunshine duration for Europe. - Remote Sensing 5(6): 2943-2972.

Krähenmann, S. & B. Ahrens (2010) : On daily interpolation of precipitation backed with secondary information. - Advances in Science and Research 4: 29-35.

Krähenmann, S. & B. Ahrens (2013) : Spatial gridding of daily maximum and minimum 2 m temperatures supported by satellite observations. - Meteorology and Atmospheric Physics 120(1-2): 87-105.

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Krähenmann, S., Kothe, S., Panitz, H.-J. & B. Ahrens (2013) : Evaluation of daily maximum and minimum 2-m temperatures as simulated with the regional climate model COSMO-CLM over Africa. - Meteorologische Zeitschrift 22(3): 297-316.

Krähenmann, S., Obregon, A., Müller, R., Trentmann, J. & B. Ahrens (2013) : A satellite-based surface radiation climatology derived by combining climate data records and near-real-time data. - Remote Sensing 5(9): 4693-4718.

Kumar, P., Wiltshire, A., Mathison, C., Asharaf, S., Ahrens, B., Lucas-Picher, P., Christensen, J.H., Gobiet, A., Saeed, F., Hagemann, S. & D. Jacob (2013) : Downscaled climate change projections with uncertainty assessment over India using a high resolution multi-model approach. - Science of the Total Environment 468-469: S18-S30. 

Lucas-Picher, P., Christensen, J.H., Saeed, F., Kumar, P., Asharaf, S., Ahrens, B., Wiltshire, A., Jacob, D. & S. Hagemann (2011) : Can regional climate models represent the Indian Monsoon? - Journal of Hydrometeorology 12: 849-868.

Pfeifroth, U., Hollmann, R. & B. Ahrens (2012) : Cloud cover diurnal cycles in satellite data and regional climate model simulations. - Meteorologische Zeitschrift 21(6): 551-560.

Pfeifroth, U., Müller, R. & B. Ahrens (2013) : Evaluation of satellite-based and reanalysis precipitation data in the tropical Pacific. - Journal of Applied Meteorology and Climatology 52: 634–644.

Tang, H., Eronen, J.T., Micheels, A. & B. Ahrens (2013) : Strong interannual variation of the Indian summer monsoon in the Late Miocene. - Climate Dynamics 41(1): 135-153.

Tang, H., Micheels, A., Eronen, J.T., Ahrens, B. & M. Fortelius (2013) : Asynchronous responses of East Asian and Indian summer monsoons to mountain uplift shown by regional climate modelling experiments. - Climate Dynamics 40(5-6): 1531-1549.

Tödter, J. & B. Ahrens (2012) : Generalization of the Ignorance Score: Continuous Ranked Version and Its Decomposition. - Monthly Weather Review 140: 2005-2017.

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