3.Februar 2003 SFB Seminar Kiel 1

Energie- und Wasserdampftransporte in die Arktis bestimmt aus Radiosondendaten

Andreas Hense, Reinhardt Hagenbrock,Martin Göber*, Felix Amendt

Meteorologisches Institut Universität Bonn

*Met.Office, Bracknell

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Gliederung des Vortrags

• Motivation der Untersuchungen• Daten• Methode• Ergebnisse

– Wasserdampftransporte und (P-E)– Energietransporte

• ECHAM4 - T42 GISST Simulationen• Zusammenfassung

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Motivation

• Kenntnis von (P-E) für die Arktis ist notwendig ...– Kopplung Atmosphäre-Ozean, THC

• Messungen von P und E schwierig bis nicht existent

• P und E aus Reanalysen sind wesentlich durch Parametrisierungen und Modell Spinup beeinträchtigt

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Motivation

Wasserdampfhaushaltsgleichung als Basis

Reanalysen wegen Spin-up nicht geschlossen

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Motivation

• 2D - Transporte besser bekannt• auch aus Radiosondendaten pur...• Gibt es ein Modell für Radiosondendaten mit

möglichst wenigen Freiheitsgraden, das Transporte ähnlich zu den Reanalysen liefert?

• Reanalyseschema für „Arme“

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Bisherige Arbeiten

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Das Radiosondennetz der nördlichen Breiten

Historical ArcticRawinsonde ArchiveHARA

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Berechnung der Feuchtekonvergenz

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Berechnung der FeuchteflüsseVariationsrechnung und unregelmäßiges Gitter

• Diskretisiere Funktionalgleichung mit 3D finiten Elementen

• lineare Elemente auf Tetraedern• keine Interpolation auf ein regelmäßiges Gitter• konsistente Approximationen der

Differentialoperatoren

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Das Gitter

• Typische Zahlen:• ~ 70 Stationen• ~ 800 Messwerte auf

signifikanten Niveaus (=Gitterpunkte)

• ~ 1500 Tetraeder

• Untersuchungszeit-raum 1979-93

• Zeitlich variables Gitter

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Der Lösungsweg

• Iterative Lösung des linearen Gleichungssystems• Berechnung der 3D Transporte als Integrale mit

Hilfe der FE Diskretisierung• Berechnung der Transportdivergenzen ( ~ P-E)

mit Hilfe der approximierten Differentialoperatoren

• Integration der Transporte vertikal und zonal• Projektion auf Kugelflächenfunktionen T42

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Ist das Variationsverfahren notwendig?Zonal/vertikal integrierte Transporte in 70°N ohne

Korrektur

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Ist das Variationsverfahren notwendig?Zonal/vertikal integrierte Transporte in 70°N mit

Korrektur

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Ist das Variationsverfahren notwendig?Zonal/vertikal integrierte Transporte in 70°N mit

Korrektur aus Reanalysedaten an den RS

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Vergleich der Jahresgänge

Radiosondendaten (Mittel: 0.449 mm d-1) ERA-15 Reanalysedaten an RS (Mittel: 0.480 mm d-1) Cullather et al.: Radiosondendaten (Mittel: 0.45 mm d-1)

Cullather et al.:ERA-15 Reanalysedaten (Mittel: 0.50 mm d-1)

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Vergleich der interannuellen Variabilität, Jahresmittel (P-E)

Radiosondendaten (Mittel: 0.449 mm d-1) ERA-15 Reanalysedaten an RS (Mittel: 0.480 mm d-1) Cullather et al.: Radiosondendaten (Mittel: 0.45 mm d-1)

Cullather et al.:ERA-15 Reanalysedaten (Mittel: 0.50 mm d-1)

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Vertikal integrierte Feuchteflusskonvergenz aus massenkonsistenten RS Daten

Mittel 1973-93

P>EP<E

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Vertikal integrierte Feuchteflusskonvergenz aus massenkonsistenten RS Daten und T42 Projektion

Mittel 1973-93

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Vertikal integrierte Feuchteflusskonvergenz aus Reanalysedaten in T42

Mittel 1973-93

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ERA-15 T42 RS in T42

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Effekt der Auflösung

• Simulation eines hypothetischen RS Netz durch Verfeinerung der Triangulation in der Horizontalen

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Effekt der Auflösung

ERA-15 mit hypoth. RS Netz

ERA-15

ERA-15 RS

RS sDF

RS-HDF

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Energietransport aus RS 1973-1996, 15 Monate gl.Mittel

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Basis zur Modellvalidierung:ECHAM4 -T42 GISST 1901-1994

• 6 Simulationen ECHAM4-T42 1901-1994 in Kooperation mit M.Latif– beobachtete „globale“ SST und Meereis

Verteilung Monatsmittel als Antrieb– NAO Variabilität Paeth, Hense und Latif CD

2003– ACSYS Projekt Energie- und

Wassertransportvariabilität in Modell und Beobachtung

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Niederschlagsvariabilität (Rita Glowienka-Hense)

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Zusammenfassung

• Radiosonden können bei geeigneter Form der Analyse immer noch wertvolle Informationen liefern

• Reanalyseschema für „Arme“• Finite Elemente Methode ideal für least-squares

Verfahren

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Zusammenfassung

• Unterschied der Feuchtekonvergenzen für die Arktis zwischen Reanalyse und RS liegt in der räumlichen Stichprobenentnahme– zeitliche Konsistenz liefert Informationen

stromauf – Satellitendaten liefern kleinskalige Information

• interannuelle Variabilität berechenbar• Basis für den Modell-Beobachtungsvergleich bis

zur Zeitskala von Tagen