Klimpt, Johannes
(2016).
CO2 State and Flux Estimation by Four-Dimensional Variational Data Assimilation.
PhD thesis, Universität zu Köln.
Abstract
The four-dimensional variational data assimilation system
EURAD-IM is extended for the realisation of CO2 inversions.
These analysis techniques seek to optimise CO2 surface-atmosphere
uxes by the use of atmospheric CO2 concentration observations
and atmospheric transport models. In this work, CO2 surfaceatmosphere
uxes are optimised jointly with atmospheric CO2
concentrations. The optimisation is characterised by a high degree
of freedom of the optimisation space and by the use of frequent
observations. The system traces location, time, and strength of
surface-atmosphere CO2
uxes due to their weak signal in the
atmospheric concentration. This enables new possibilities for the
determination of sinks and sources of atmospheric CO2. In order
to increase the sensitivity of the assimilation system for small
surface-atmosphere
uxes, the modelling of the background error
variances is improved. Numerical experiments with synthetic
observations demonstrate the benefits of the joint optimisation of
CO2 concentrations and
uxes compared to optimising
uxes only.
A long-term simulation of June 2012 is executed to evaluate the
extended data assimilation system. A significant improvement of
analysed concentration time-series is obtained. The analysed fields
of CO2 surface-atmosphere
uxes show spatially inhomogeneous
structures close to surface measurement stations. This reveals the
high requirements on the modelled CO2
uxes and their error
characterisation for this optimisation approach, in order to control
the high degree of freedom of the optimisation space. The ability of
the system to trace back and improve biogenic
uxes is shown with
the aid of several examples.
Item Type: |
Thesis
(PhD thesis)
|
Translated abstract: |
Abstract | Language |
---|
Das vierdimensionale variationelle Datenassimilationssytem
EURAD-IM wurde erweitert für die Realisierung von
CO2-Inversionen. Diese Analysetechniken optimieren CO2-
Oberflächen-Atmosphärenflüsse durch die Verwendung von
Messungen der CO2-Konzentration in der Atmosphäre und von
atmosphärischen Transportmodellen. In dieser Arbeit werden
CO2-Flüsse und CO2-Konzentrationen gemeinsam optimiert. Die Optimierung ist gekennzeichnet durch einen hohen Freiheitsgrad des Optimierungsraums und durch die Verwendung zeitlich hoch aufgelöster Beobachtungen. Das Analysesystem kann den Ort, die Zeit und die Größe von CO2-Oberflächen-Atmosphärenflüssen aufgrund ihres Fußabrucks in den atmosphärischen CO2-Konzentrationen zurückverfolgen. Dies eröffnet neue
Möglichkeiten zur Bestimmung von CO2-Quellen und -Senken.
Die Optimierung der CO2-Oberflächen-Atmosphärenflüsse wird
von der absoluten Größe der betreffenden Flüsse beeinflusst. Aus diesem Grund werden die Hintergrundfehler der Flüsse in Abhängigkeit der Flussgröße modelliert, wodurch die Analyse von kleinen Flüssen verbessert wird. Numerische Experimente
mit synthetischen Beobachtungen beweisen die Vorteile der
gemeinsamen Optimierung von CO2-Konzentrationen und -Flüssen
gegenüber der alleinigen Optimierung von CO2-Flüssen. Um
das erweiterte Datenassimilationssytem zu testen wurde eine
Langzeitstudie für den Juni 2012 durchgeführt. Die Analyse bewirkt
eine deutliche Verbesserung der modellierten CO2-Konzentrationen.
Die optimierten CO2-Flüsse sind räumlich inhomogen in der
Nähe von Messstationen, die sehr dicht am Boden sind. Für eine verbesserte Analyse mit der verwendeten Optimierungsstrategie
müssen die a priori Flüsse und ihre Fehlercharakterisierung sehr
hohe Ansprüche erfüllen. Die Fähigkeit des Assimilationssystems
biogene Flüsse zurückzuverfolgen und zu verbessern, wird anhand mehrerer Beispiele gezeigt. | German |
|
Creators: |
Creators | Email | ORCID | ORCID Put Code |
---|
Klimpt, Johannes | johannes.klimpt@gmail.com | UNSPECIFIED | UNSPECIFIED |
|
URN: |
urn:nbn:de:hbz:38-74679 |
Date: |
5 September 2016 |
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 |
---|
data assimilation | English | co2 inversion | English | co2 flux modelling | English | adjoint transport model | English | background error covariance matrices | English |
|
Date of oral exam: |
2 November 2016 |
Referee: |
Name | Academic Title |
---|
Elbern, Hendrik | PD Dr. | Crewell, Susanne | Prof. Dr. |
|
Refereed: |
Yes |
URI: |
http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/7467 |
Downloads per month over past year
Export
Actions (login required)
|
View Item |