Universität zu Köln

Parsakhoo, Zahra Sadat (2019). Modelling Multi-Scale Atmosphere And Land-Surface Interactions-A Large-Ensemble Approach-. PhD thesis, Universität zu Köln.

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Abstract

The solid earth as a basic component of the climate system profoundly influences the development of the atmospheric boundary layer, in particular through processes at the interface. As land-surface properties are heterogeneous over a broad range of length-scales, surface-induced fluxes are heterogeneous too. Representing land-surface heterogeneity and the corresponding fluxes is a challenging task in numerical prediction of weather and projection of climate. Earlier studies separate the role of heterogeneity into flux aggregation and dynamic effects. In this work, we introduce the approach of 'para-real' ensemble modelling to investigate the dynamic effect of land-surface heterogeneity. We perform a large ensemble of high-resolution simulations using the Weather research and forecast model (WRF) in its advanced research mode (WRF-ARW) together with the Noah-MP land surface model (LSM). The para-real simulation ensembles are externally forced by a reanalysis of a real case in spring 2013, but become exposed to different synthesized surface patterns (SP) generated as quasi-fractal Brownian surfaces (quasi fBs) with exact control of the dominant wave length and fractal persistence to satisfy a tailored randomized-spectrum. The focus of this study is on the three inter-related land-surface and atmosphere coupling mechanisms--the thermodynamic coupling, aerodynamic coupling, and hydrological coupling. For each mechanism, a corresponding surface property is identified, namely surface albedo (α) for thermodynamic coupling, roughness length (z0) for aerodynamic coupling, and soil type (st) for hydrological coupling. For each surface property, we generate a set of quasi-fBs with different dominant length scale and fractal persistence. In our para-real ensembles, the original fields of the surface properties are--in a first step--derived from satellite data (for α) and/or in-situ estimates (for z0 and st). In a second step, these are replaced by the quasi-fBs, for which we estimate the control parameters from the original data, i.e., the probability density distribution of the original data matches that of the quasi-fBs which eliminates the flux aggregation effect and allows us to focus on the dynamic effect. In total, 480 simulations, i.e., ensembles of 48 physical cases each containing 10 random realizations, are analyzed using Analysis of Variance (ANOVA); this allows for an isolated analysis of the signal contained in particular dimensional combinations, for instance the horizontal plane. We find, first, a strong impact of the length scale of the surface forcing on the intensity of coupling: while the dynamic effect of surface heterogeneity significantly impacts the state of the atmospheric boundary layer for all cases investigated, the impact of the surface signal on the atmospheric state grows with the length-scale of the surface heterogeneity. Second, we demonstrate that larger fractal persistence of the surface signal also strengthens the atmosphere--surface coupling. Third, the qualitative impact of the surface forcing is shown to depend on time, which eliminates the possibility of a simple linear forward propagation of the surface signal; there is strong sensitivity to the diurnal cycle, in particular with respect to the horizontal wind components: The maximum intensity of atmosphere--surface coupling (measured in terms of correlation) is found around noon for the atmospheric temperature, and some hours later (in the early afternoon) for water vapor. Fourth, among the different surface forcing investigated, we find that the heterogeneity of soil type is the most important to the atmospheric state--surface exchanges and its signal are detected in the atmospheric water-vapor up to 2km height; in particular, the soil-type pattern with the smallest length-scale causes a doubling of cloud-water above 500m height whereas no impact on the bulk atmospheric state is found for patterns with other length-scales and fractal persistence or forcing of other surface variables. This illustrates the key part that hydrological coupling plays in connecting the atmosphere to the surface, and it underlines the relevance of improved hydrological process-level representation for improved parameterization of the coupled land--atmosphere system.

Item Type:	Thesis (PhD thesis)
Translated abstract:	Abstract Language Die fest Erde hat als wesentlicher Bestandteil des Klimasystems einen maßgeblichen Einfluss auf die Entwicklung der planetaren Grrenzschicht, insbesondere durch Prozesse an der Grenzfläche. Da die Eigenschaften der Landoberfläche auf vielen Langenskalen variieren, sind auch die dadurch hervorgerufenen Flüsse an der Oberfläche heterogen. Die Wiedergabe der Oberflächenheterogenität und der daraus resultierenden Flüsse ist daher eine Herausforderung der numerischen Wettervorhersage und Klimaprojektion. Frühere Untersuchungen unterteilen die Wirkung der Heterogenität in die Aggregation von Oberflächenflüssen und dynamische Effekte der Oberflächenflüsse. In dieser Arbeit führen wir den Ansatz der para-reallen Ensemblemodellierung ein, um den dynamischen Effekt der Oberflächenheterogenität zu untersuchen. Wir untersuchen ein großes Ensembles von hochaufgelösten Simulationen mit dem Weather Research and Forecast Model (WRF) in der Forschungsversion (WRF-ARW) und mit dem Noah-MP Landoberflächenmodell (LSM). Die para-reallen Simulationsensemble werden extern durch die Reanalyse eines Falls im Frühling 2013 angetrieben, dabei jedoch unterschiedlichen synthetischen Randbedingungen für die Landoberfläche ausgesetzt, welche mittels einer maßgeschneiderten spektralbasierten Zufallsmethode als quasi-fraktale Brown'sche Oberflächen (qfBO) erstellt werden. Dabei wird die dominante Wellenlänge und die fraktale Persistenz kontrolliert variiert. Wir fokussieren uns auf drei Mechanismen der Land-Atmosphärenkopplung: thermodynamische, aerodynamische und hydrologische Kopplung. Für jeden dieser Mechanismen identifizieren wir eine atmosphärische Variable, die direkt Änderungen in lediglich dem jeweiligen Mechanismus hervorrufen soll; das ist die Oberflächenalbedo (α) für die thermodynamische Kopplung, die Rauigkeitslänge (z0) für die aerodynamische Kopplung und der Oberflächentyp (st) für die hydrologische Kopplung. Für jede Oberflächeneigenschaft, werden qfBO mit unterschiedlicher dominanter Längenskala und fraktaler Persistenz erstellt. In unseren para-realen Modellensembles werden in einem ersten Schritt die Ursprungsfelder aus den reallen Oberflächendaten aus Satellitenbeobachtungen für die Albedo und/oder in-situ Abschätzungen für Rauigkeit und Bodentyp abgeleitet. In einem weiteren Schritt werden diese ursprünglichen Felder durch eine große Anzahl an qfBO ersetzt, wobei wir die Parameter der qfBO basierend auf den ursprünglichen Geodaten abschätzen, d.h. die ursprüngliche Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung bleibt erhalten um Effekte der Flussaggregation zu eliminieren und so den dynamischen Effekt zu isolieren. Insgesamt untersuchen wir 480 Simulationen - das sind 48 Ensemble unterschiedlicher physikalischer Fälle mit je 10 unterschiedlichen Zufallsrealisationen - mittels Varianzanalyse (ANOVA); dies ermöglicht die isolierte Untersuchung des Signals in einer bestimmten Kombination von Dimensionen, zum Beispiel in der horizontalen Ebene. Wir zeigen, erstens, einen starken Einfluss der Längenskala des Oberflächenantriebes auf die Intensität der Land-Atmosphärenkopplung: Während der dynamische Effekt der Oberflächenheterogenität für alle untersuchten Fälle einen maßgeblichen, statistisch signifikanten Einfluss auf den Zustand der atmosphärischen Grenzschicht hat, ist der Einfluss bei größeren Längenskalen des Oberflächenantriebes größer. Zweitens zeigen wir, dass auch zunehmende fraktale Persistenz die Kopplung zwischen Atmosphäre und Landoberfläche verstärkt. Drittens ist selbst der qualitative Einfluss des Oberflächenantriebes zeitabhängig, was die Möglichkeit linearer Vorwärtsoperatoren für die Kopplung ausschließt; wir finden eine starke Abhängigkeit des Vorzeichens der Kopplung vom Tageszyklus, insbesondere im Hinblick auf den Horizontalwind: Die intensivste Kopplung zwischen Oberfläche und Atmosphäre (gemessen anhand der Korrelation) finden wir in den Mittagsstunden für die Temperatur und einige Stunden später (am frühen Nachmittag) für den Wasserdampf. Viertens finden wir - im Vergleich der verschiedenen Antriebe -, dass die Heterogenität des Bodentyps den größten Einfluss auf die Atmosphäre hat. Der Einfluss der Oberfläche ist bis in eine Höhe von 2km nachweisbar; insbesondere führt das Bodentypmuster mit der kleinsten Längenskala zu einer Verdopplung des Wolkenwassergehalt oberhalb von 500m, wohingegen Änderungen in den mittleren Profilen für Oberflächenmuster mit anderen Längenskalen, anderer Persistenz bzw. Für Oberflächenmuster anderer Parameter nicht nachweisbar sind. Dies illustriert die Schlüsselrolle, die die hydrologische Kopplung für die Verbindung der Atmosphäre mit der Oberfläche spielt, und es unterstreicht die Relevanz einer verbesserten Prozesswiedergabe der hydrologischen Kopplung für bessere Parameterisierungen des gekoppelten Land-Atmosphäre Systems. German
Creators:	Creators Email ORCID ORCID Put Code Parsakhoo, Zahra Sadat UNSPECIFIED UNSPECIFIED UNSPECIFIED
URN:	urn:nbn:de:hbz:38-104055
Date:	2019
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:	Natural sciences and mathematics
Uncontrolled Keywords:	Keywords Language Land-surface heterogeneity UNSPECIFIED surface-atmosphere interaction UNSPECIFIED fractional Brownian motion UNSPECIFIED atmospheric modelling UNSPECIFIED ensemble run UNSPECIFIED
Date of oral exam:	29 November 2019
Referee:	Name Academic Title Shao, Yaping Prof. Dr. Elbern, Hendrik PD. Dr.
Refereed:	Yes
URI:	http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/10405