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Two approaches to improve the simulation of near surface processes in numerical weather prediction models

Gisela Seuffert  

BMA-Heft 55:

Zusammenfassung

Die vorliegende Arbeit untersucht den Einfluß von Niederschlag, Bewölkung, Bodenfeuchte und Vegetation auf die Vorhersage von bodennahen Parametern, wie z.B. Energieflüsse und Temperaturen, bei Verwendung des operationellen Wettervorhersagemodells ,Lokal-Modell' (LM) des Deutschen Wetterdienstes. Zwei unterschiedliche Ansätze kommen zur Anwendung.

Um zunächst das auch im LM enthaltene generelle Problem zu umgehen, daß in bestimmten Wettersituationen Bewölkung und Niederschlag nicht mit der erforderlichen Qualität vorhergesagt werden können, werden diese beiden Parameter in das SVAT-Modul (soil vegetation atmosphere transfer) des LM assimiliert. Die Assimilation von Niederschlag basiert auf Radarmessungen. Die Bewölkung, bzw. die davon abhängige am Erdboden absorbierte solare Strahlung, wird mit Hilfe von Satellitendaten assimiliert. An Hand von zwei Fallstudien wird der Einfluß der Assimilation auf die simulierten bodennahen Parameter, im besonderen auf die Evapotranspiration, quantifiziert. Die Ergebnisse der zweiten Fallstudie werden auch mit bodengestützten Messungen der turbulenten Flüsse und der Grenzschichtstruktur verglichen.
Die Ergebnisse der beiden Fallstudien zeigen, daß die Modellierung der turbulenten Flüsse deutlich durch die Assimilation modifiziert wird. Die Assimilation verbessert die Simulation der Evapotranspiration bezüglich des zeitlichen Verlaufes und der räumlichen Verteilung. In beiden Fällen wird der Effekt der Assimilation durch die assimilierte solare Strahlung dominiert. Allerdings zeigt der Vergleich von gemessenen und simulierten Energieflüssen, daß die gemessene Evapotranspiration auch dann immer noch vom LM unterschätzt wird. Erst eine willkürliche Erhöhung der Bodenfeuchte um 100% führt zu einer akzeptableren Übereinstimmung der simulierten und gemessenen Energieflüsse. Jedoch wird dann die Grenzschichtstruktur schlechter wiedergegeben.

Eine Möglichkeit, sowohl die simulierten Bodenfeuchtefelder als auch die turbulenten Energieflüsse zu verbessern, erschließt die Kopplung des LM mit einem detaillierteren hydrologischen Modell, das zusätzlich ein komplexeres SVAT-Modul enthält. Dieser Ansatz wird im zweiten Teil der vorliegenden Arbeit realisiert. Um den Einfluß eines komplexen Landoberflächen-Hydrologie-Modells auf die Wettervorhersage zu untersuchen, ist eine Zwei-Wege-Kopplung von LM und dem Landoberflächen-Hydrologie-Modell 'TOPLATS' (Princeton University) entwickelt worden. An Hand von drei Fallstudien wird der Einfluß des kombinierten Modellsystems sowohl auf die bodennahen turbulenten Flüsse und die atmosphärische Grenzschicht als auch auf die Bildung von Niederschlag quantifiziert. Die Modellergebnisse werden mit bodengestützten Messungen der turbulenten Energieflüsse, der Grenzschichtstruktur und des Niederschlags verglichen. Desweiteren wird untersucht, ob eine Initialisierung des LM in der Originalversion mit realistischeren Bodenfeuchtefeldern ausreicht, um die Wettervorhersage zu verbessern.
Die Ergebnisse der drei Fallstudien zeigen, daß bezüglich der Messungen das auf TOPLATS basierende Zwei-Wege gekoppelte Modellsystem die Simulation der Energieflüsse und der Niederschlagsmenge im Vergleich zu der Simulation des Original-LM verbessert. Im Original-LM werden die Bodenprozesse nicht in der notwendigen Detaillierung modelliert, so daß in einer Fallstudie die gemessene Niederschlagsmenge deutlich überschätzt wird. Die Initialisierung des LM mit auf TOPLATS basierenden Bodenfeuchtefelder ergibt keine Verbesserung der lokalen Wettervorhersage: Obwohl die Simulation von sensiblen und latenten Wärmeflüssen sich verbessert, wird die Struktur der Grenzschicht schlechter reproduziert. Der wesentliche Grund für die besseren Ergebnisse des auf TOPLATS basierenden Zwei-Wege Modellsystems in Bezug auf die Energieflüsse und den Niederschlag scheint die komplexere Parametrisierung der Vegetation und der hydrologischen Prozesse im Boden zu sein. Diese führen im Vergleich zu den anderen beiden Modellsystemen zu realistischer simulierten Bodenfeuchtefeldern und zu einer besseren Simulation des dynamischen Bereiches der Bodentemperatur.
 

Abstract

This work investigates the influence of precipitation, cloudiness, soil moisture and vegetation on the prediction of near surface parameters, e.g. temperature, turbulent energy fluxes using the operational
weather prediction model 'Lokal-Modell' (LM) of the German Weather Service. Two different approaches are applied.

First, in order to overcome the general problem inherent also in the LM that cloudiness and precipitation can not be predicted with sufficient quality these two parameters are assimilated into the SVAT
(soil vegetation atmosphere transfer) module of the LM. The assimilation of precipitation is based on radar measurements. Cloudiness and the absorbed solar radiation at the ground, respectively, are
derived from satellite measurements. Two case studies are presented in order to quantify the influence of the assimilation on the simulated near surface parameters, especially on the evapotranspiration
process. For the second case study the results are also compared to ground-based measurements of turbulent fluxes and the boundary layer structure.
The results of the two case studies show that the simulation of the turbulent fluxes is considerably modified by the assimilation. The assimilation improves the simulation of evapotranspiration with
respect to the temporal development and spatial distribution. In both case studies the effect of the assimilation is dominated by the assimilated solar radiation. Despite of these improvements the
comparison of simulated and measured turbulent energy fluxes shows that the LM still considerably underestimates the amount of measured evapotranspiration because the modeled soil moisture is too
low. An arbitrary increase of the soil moisture of 100% in the LM results in a better agreement of simulated and measured turbulent fluxes but in a worse reproduction of the atmospheric boundary layer.

Simulated soil moisture fields as well as surface turbulent fluxes can be improved by coupling the LM with a more sophisticated hydrologic model including an advanced SVAT-module. This approach is
realized in the second part of this work. A two-way coupling of the LM with the land surface hydrologic model 'TOPLATS' (Princeton University) has been established in order to investigate the influence
of a sophisticated land surface hydrologic scheme on the predicted local weather. Three case studies are presented to quantify the influence of the combined model system on the simulation of surface
turbulent fluxes and boundary layer structure as well as on the formation of precipitation. The model results are compared to ground-based measurements of turbulent fluxes, boundary layer structure and
precipitation. Furthermore, it is investigated whether the initialization of the original LM with more realistic soil moisture fields would be sufficient to improve the weather forecast.
The results of the three case studies show that with regard to the measurements the two-way coupling model system on the basis of TOPLATS improves the simulation of energy fluxes and of the rain
amount in comparison with the modeling of the original LM. In the original LM the surface processes are not modeled in necessary detail so that in a case study the simulated amount of precipitation is
considerably overestimated. The initialization of the LM with soil moisture fields based on TOPLATS does not result in an improvement of the local weather forecast. Although the simulation of the
sensible and latent heat fluxes is improved, the representation of the boundary layer structure is captured worse.
The main reasons for the better performance, with regard to e.g. energy fluxes and precipitation, of the two-way coupled model system on the basis of TOPLATS seem to be the more sophisticated
representations of the vegetation and of the hydrologic processes in the soil which result in more realistically simulated soil moisture fields and in a better simulation of the dynamic range of the surface
temperature compared to the other two model systems.

 


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