Universität zu Köln

Klasen, Dagmar (2003). Variational assimilation of stratospheric remote sounding data by an adjoint chemistry-transport-model. PhD thesis, Universität zu Köln.

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Abstract

In recent years high resolution data have become available due to the deployment of satellite born instruments observing the state of a large number of stratospheric constituents with unprecedentedly high horizontal and vertical resolution. These measurements are valuable for accessing the state of the atmosphere and for helping to develop guidelines for its preservation as a protection layer for terrestrial life. Nevertheless, the measurements alone offer limited direct information. They require interpretation and combination with other information sources to accurately describe the state of the atmosphere. By combining measurements with atmospheric models, the measurements' scatter in time and space can be mitigated and their interpretation improved. A chemistry-transport model (CTM) version of the Cologne Model of the Middle Atmosphere (COMMA) has been developed to model transport and chemical transformation of atmospheric trace gases. In this thesis, the method of four-dimensional variational data assimilation is used to realize the above-mentioned combination in a mathematically rigorous way. The goal is to identify the most probable chemical state of the atmosphere using all available information. As chemistry-transport modelling is an initial value problem, those initial conditions are sought which result in best compliance of the model state with available information during the time period considered. As a measure of compliance, a cost function is specified, whose gradient is needed for minimising the cost function, and which can be obtained by means of an adjoint model. To this end, the adjoint code to the CTM was developed. As a last building block of the data assimilation system, the L-BFGS algorithm for the minimization of the cost function was added. The Adjoint Model of the Middle atmosphere of Cologne CTM (AMMOC-CTM) data-assimilation system thereby developed was tested by applying it to data measured by the Cryogenic Infrared Spectrometer and Telescopes for the Atmosphere (CRISTA) during the first campaign conducted in November 1994. In this thesis, the first 4D var chemical data assimilation system is presented that takes into consideration horizontal correlations by means of a new penalty term in the cost function. The usefulness of the AMMOC-CTM for the analysis of chemically active constituents from satellite measurements was demonstrated by the synoptic maps which it produced. The model results were tested for consistency with the underlying assumptions by means of statistical investigations that for the first time included evaluation of the background term. After parallelization, the developed model system can be used to routinely create synoptic maps assimilating for example Envisat (Environmental Satellite) data. CTMs such as the AMMOC-CTM are not only useful for scientific investigations, but can provide essential information for environmental policy making and supervision as well, for example concerning the interdiction to produce certain CFCs.

Item Type:	Thesis (PhD thesis)
Translated title:	Title Language Variationale Assimilation von stratosphärischen Fernerkundungsdaten mithilfe eines adjungierten Chemie-Transport-Modells German
Translated abstract:	Abstract Language Durch den Einsatz von satellitengestützten Instrumenten, die die Konzentration einer großen Anzahl von stratosphärischen Konstituenten mit bislang unerreichter hoher horizontaler und vertikaler Auflösung beobachten, sind in den letzten Jahren hochpräzise Daten verfügbar geworden. Diese Messungen sind wichtig, um den Zustand der Atmosphäre einzuschätzen und um Richtlinien zu ihrer Bewahrung aufzustellen. Dennoch bieten Messungen alleine nur eine begrenzte Menge an Informationen. Sie müssen interpretiert und mit anderen Informationsquellen kombiniert werden, um die Atmosphäre genau zu beschreiben. Durch Kombination der Messungen mit Atmosphärenmodellen wird die Streuung der Messungen in Raum und Zeit gemindert und ihre Interpretation verbessert. In der vorliegenden Dissertation wurde eine Chemie-Transport-Modellversion des Kölner Modells der Mittleren Atmosphäre (COMMA) entwickelt und die Methode der vierdimensionalen variationalen Datenassimilation dazu verwendet, um den wahrscheinlichsten chemischen Zustand der Atmosphäre unter Verwendung aller zur Verfügung stehenden Informationen zu bestimmen, und zwar mit einem mathematisch fundierten Zugang. Die Chemie-Transport-Modellierung stellt ein Anfangswertproblem dar, daher werden diejenigen Anfangswerte gesucht, die während des betrachteten Zeitintervalls zur besten übereinstimmung des Modellzustandes mit den verfügbaren Informationen führen. Als Maß der Übereinstimmung wird eine Kostenfunktion definiert, die unter Verwendung ihres Gradienten minimiert wird. Dieser wird mithilfe eines adjungierten Modells bestimmt. Zu diesem Zweck wurde der zum CTM adjungierte Code entwickelt. Als letzter Baustein des Datenassimilationssystems wurde der L-BFGS Algorithmus zur Minimierung der Kostenfunktion hinzugefügt. Das dadurch entwickelte Datenassimilationssystem AMMOC-CTM wurde durch Anwendung auf Realdaten getestet, die das Cryogenic Infrared Spectrometer and Telescopes for the Atmosphere (CRISTA) während der ersten Kampagne im November 1994 gemessen hat. Im Rahmen dieser Arbeit wurde das erste 4D var chemische Datenassimilationssystem entwickelt, das die horizontalen Feldkorrelationen durch Verwendung eines entsprechenden Terms in der Kostenfunktion berücksichtigt. Die Zweckmäßigkeit des AMMOC-CTMs zur Analyse von chemisch aktiven Konstituenten aus Satellitenmessungen wurde durch die Erstellung synoptischer Karten demonstriert. Die Modellergebnisse wurden auf Konsistenz mit den zugrundeliegenden Annahmen statistisch untersucht, dazu gehörte erstmalig die Bewertung des Hintergrundterms. Nach Parallelisierung kann das entwickelte Modellsystem dazu genutzt werden, routinemässig synoptische Karten beispielsweise durch Assimilation von Envisat (Environmental Satellite) Daten zu erstellen. CTMs wie das AMMOC-CTM werden nicht nur für wissenschaftliche Untersuchungen genutzt, sondern können auch essentielle Informationen für die Umweltpolitik und zur Umweltüberwachung liefern, beispielsweise hinsichtlich des Produktionsverbots bestimmter CFCs. German
Creators:	Creators Email ORCID ORCID Put Code Klasen, Dagmar dk@eurad.uni-koeln.de UNSPECIFIED UNSPECIFIED
URN:	urn:nbn:de:hbz:38-10121
Date:	2003
Language:	English
Faculty:	Faculty of Mathematics and Natural Sciences
Divisions:	Faculty of Mathematics and Natural Sciences > Department of Geosciences > Institute for Geophysics and Meteorology
Subjects:	Earth sciences
Uncontrolled Keywords:	Keywords Language variationale Datenassimilation, Chemie-Transport-Modell, Stratosphäre, COMMA, CRISTA German variational data assimilation, chemistry-transport-model, stratosphere, COMMA, CRISTA English
Date of oral exam:	3 July 2003
Referee:	Name Academic Title Ebel, Adolf Prof. Dr.
Refereed:	Yes
URI:	http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/1012