Wechselwirkungen von Schwerewellen in der globalen Atmosphäre (GWING)

PIs:
Hauke Schmidt, Max-Planck-Institut für Meteorologie (MPI-M), Hamburg (Koordinator)
Günther Zängl, Deutscher Wetterdienst (DWD), Offenbach
Elisa Manzini, MPI-M, Hamburg

Postdoktoranden:
Andrea Schneidereit; Claudia Stephan (Phase 2, bis Mai 2019); Guidi Zhou (Phase 1), MPI-M, Hamburg
Sebastian Borchert, DWD, Offenbach

Weitere Beitragende:
Ulrich Achatz, Goethe-Universität Frankfurt, Frankfurt/Main
Erich Becker, Leibniz-Institut für Atmosphärenphysik, Kühlungsborn
Michael Baldauf, DWD, Offenbach

 

Zusammenfassung

Interne Schwerewellen (SW) verbinden verschiedene Schichten der Atmosphäre von der Troposphäre bis zur Thermosphäre und treiben die großskalige Zirkulation der mittleren Atmosphäre an. Viele der für SW relevanten Prozesse, von ihrer Entstehung über die Ausbreitung bis zur Dissipation sind jedoch unvollständig verstanden und, wegen der geringen typischen Wellenlänge, meist schlecht in numerischen Wettervorhersage- und Klimamodellen repräsentiert. GWING ist eines der Projekte der Forschergruppe MS-GWaves, die darauf abzielt, unser Verständnis der oben angesprochenen multi-skaligen dynamischen Schwerewellenprozesse zu verbessern, um letztendlich eine einheitliche Parametrisierung der in Atmosphärenmodellen nicht auflösbaren Schwerewellen (und ihrer Effekte) von der Entstehung bis zur Dissipation zu entwickeln. Um hierzu beizutragen, ist das zentrale Ziel von GWING die Entwicklung und Anwendung des atmosphärischen Zirkulationsmodells UA-ICON. Mit diesem Modell integriert GWING das in der Forschergruppe MS-GWaves entwickelte Wissen. In der zweiten Phase von GWING stehen zwei übergeordnete wissenschaftliche Fragen im Fokus:
a) Welche Bedeutung haben Eigenschaften von Schwerewellen, die in klassischen Parametrisierungen nicht berücksichtigt werden, also insbesondere horizontale und nicht-instantane Propagation sowie die Wechselwirkung transienter Wellen mit dem Grundstrom?
b) Welche Rolle spielen Schwerewellen für die globale Zirkulation und ihre Variabilität?
Um diese Fragen zu beantworten, werden wir UA-ICON global sowohl mit einer Maschenweite von etwa 20 km (d.h. mit Auflösung von SW bis etwa 100 km Wellenlänge) als auch mit grober Auflösung, dafür aber mit der State-of-the-art Parametrisierung MS-GWaM nutzen. Weiterhin werden spezielle Beobachtungsepisoden mit sehr hoch (ca. 1,5 km) aufgelösten Nestern simuliert. Zur Evaluation und Analyse werden diese Modellsimulationen mit Beobachtungen der Partnerprojekte zusammengeführt. Die wesentlichen Entwicklungsziele für UA-ICON in Phase 2 des Projekts sind dementsprechend die Implementierung von MS-GWaM (entwickelt im Partnerprojekt 3DMSD), die Einführung physik-basierter Schwerewellenquellen (zusammen mit 3DMSD und SV) und eine verbesserte Behandlung von SW bei sehr hoher Modellauflösung. Die Nutzung der verschiedenen UA-ICON-Konfigurationen wird schließlich erlauben, die Bedeutung bisher vernachlässigter Eigenschaften von SW zu untersuchen, d.h. die erste der oben genannten Fragestellungen zu beantworten. Ein spezielles Ziel im Rahmen von GWING ist diese Untersuchung für Episoden plötzlicher Stratosphärenerwärmungen, die durch sich schnell ändernde und zonal nicht symmetrische Bedingungen des Grundstroms gekennzeichnet sind. Im Hinblick auf die zweite übergeordnete Fragestellung, wird sich GWING auf a) die Rolle der SW und einer hohen Modellausdehnung für die Simulation von Zirkulationsänderungen bei globaler Erwärmung und b) die Rolle für die Güte von Wettervorhersagen konzentrieren.

 

Überblick

In Phase 1 von MS-GWaves haben wir das ICON-Modell um eine Hochatmosphärenkonfiguration erweitert. Diese Konfiguration heißt UA-ICON. Für die Erweiterung waren Veränderungen an zwei zentralen Bausteinen eines Atmosphärenmodells notwendig, dem dynamischen Kern und den Physikparametrisierungen. Wir haben versucht, dies in Abb. 1 zu veranschaulichen. In globalen ICON-Simulationen liegt der Oberrand der Modellatmosphäre üblicherweise bei ungefähr 80 km (in der oberen Mesosphäre). Mit UA-ICON können wir den Oberrand bis auf ungefähr 150 km (untere Thermosphäre) anheben. Klimatologische Simulationen mit UA-ICON zeigen eine verhältnismäßig gute Übereinstimmung mit der Beobachtung (siehe Abb. 2). Eine ausführliche Beschreibung von UA-ICON finden Sie in [1] (siehe Seitenende).

 

UA-ICON-Schaubild
Abb. 1 Veranschaulichung der beiden Bausteine von UA-ICON. Links: Ein neues zusätzliches Physikpaket, das die eigentümlichen Prozesse in der Hochatmosphäre rund um Strahlung, Chemie, Teilchenbewegung und Elektrodynamik modelliert. Rechts: Veränderungen am dynamischen Kern, um z.B. der Kugelgestalt der Lufthülle und der Höhenabhängigkeit der Schwerebeschleunigung Rechnung zu tragen.

 

UA-ICON-Klimatologie
Abb. 2 Links: Temperatur aus einer UA-ICON-Simulation von 20 Modelljahren, gemittelt in zonaler Richtung und über die Januar-Monate. Rechts: Temperaturklimatologie, die aus Satellitenmessungen mit dem SABER-Instrument (15 Jahre) abgeleitet wurden (eine ausführliche Beschreibung von SABER findet sich auf http://saber.gats-inc.com).

 

Ein Hauptaugenmerk in Phase 2 liegt in der Durchführung und Auswertung von ICON- und UA-ICON-Simulationen, um mit ihrer Hilfe unsere spezifischen Fragestellungen zu den Wechselwirkungen:

  • Schwerewellen ⇔ Globale Atmosphärenzirkulationen

  • Schwerewellen ⇔ Wetter- und Witterungserscheinungen (wie Gewitter, Stürme, Starkwindbänder, Polarwirbel usw.)

  • Aufgelöste Schwerewellen ⇔ Parametrisierte (nicht aufgelöste) Schwerewellen ⇔ Modellatmosphäre

zu beantworten. Für die Auswertung der Simulationen verwenden wir unter anderem Schwerewellendiagnostiken, die von unseren Forschergruppenpartnern entwickelt wurden.

Eine Fragestellung, die wir zusammen mit unseren Partnern von MS-GWaves/SV untersucht haben, lautet: Wie wird der aufgelöste schwerewellengetragene Vertikalfluss horizontalen Impulses durch Konvektionsparametrisierungen in der konvektiven Grauzone beeinflusst? Mit „konvektiver Grauzone“ ist eine horizontale Gitterauflösung im Bereich von etwa 1 bis 10 km gemeint. In diesem Bereich kann die Modelldynamik bereits einen Teil der Konvektion explizit auflösen. Viele Ausschnittsmodelle für die Wetter- und Witterungsvorhersage werden bereits in diesem Auflösungsbereich betrieben und globale Modelle werden in absehbarer Zeit folgen. Für unsere Untersuchungen haben wir zwei ICON-Simulationen mit einer horizontalen Maschenweite von 5 km verwendet. In der einen Simulation ist die Konvektionsparametrisierung eingeschaltet, in der anderen ist sie ausgeschaltet. Wir konnten verschiedene interessante Schlussfolgerungen aus der Auswertung dieser Simulationen ziehen. Ein Befund ist, dass der Impulsfluss in den Subtropen der Nordhalbkugel (zwischen ungefähr 20°N und 40°N Breite) im simulierten Zeitraum im Monat August deutlich stärker in der Simulation ohne Konvektionsparametrisierung ist, als in der Simulation mit Parametrisierung (siehe Abb. 3). Da die Konvektion eine der Hauptquellen für Schwerewellen in diesen Breiten ist, führen wir dies darauf zurück, dass verhältnismäßig starke kleinräumige Konvektionsereignisse in der Simulation ohne Parametrisierung deutlich häufiger auftreten. Weitere Einzelheiten finden sie in [2] (siehe Seitenende).

 

SW-Impulsfluss-Konvektionsparametrisierung
Abb. 3 Zeitliches und zonales Mittel des schwerewellengetragenen Vertikalflusses horizontalen Impulses aus einer ICON-Simulation ohne Konvektionsparametrisierungen (durchgezogene grüne Kurve "SR") und einer ICON-Simulation mit Konvektionsparametrisierung (gepunktete grüne Kurve "CP"). Der ausgewertete Zeitraum ist eine Woche im August. Zum Vergleich sind verschiedenen Beobachtungen (die mit "SABER" und "HIRDLS" beschrifteten Kurven) aufgetragen.

 

In einer Folgestudie haben wir die Abhängigkeit des aufgelösten schwerewellengetragenen Impulsflusses von der Modellformulierung und der horizontalen Gitterauflösung untersucht. In diese Analyse sind 6 Simulationen von 3 verschiedenen globalen Atmosphärenmodellen eingeflossen: Das japanische Non-hydrostatic Icosahedral Atmospheric Model (NICAM) mit einer horizontalen Gittermaschenweite von 3,5 km bzw. 7 km, das Integrated Forecast System (IFS) des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (EZMW) mit einer Maschenweite von 4 km bzw. 9 km und ICON mit einer Maschenweite von 2,5 km bzw. 5 km. Der simulierte Zeitraum ist der August 2016. Die 6 Simulationen sind Teil der sogenannten DYAMOND-Initiative (siehe https://www.esiwace.eu/services/dyamond). Es hat sich gezeigt, dass die Schwerewellensignale in allen Simulationen verhältnismäßig gut mit den verwendeten Beobachtungsdaten übereinstimmen. Dennoch beobachten wir systematische Unterschiede zwischen den Modellen, beispielsweise in den Subtropen der Nordhalbkugel (siehe Abb. 4). Da Konvektion in diesen Breiten eine Hauptquelle für Schwerewellen ist, könnten diese Unterschiede darauf zurückzuführen sein, dass sich Konvektionsmerkmale, wie deren Stärke und Häufigkeit, zwischen den Modellen unterscheiden. Eine systematische Abhängigkeit von der Auflösung des jeweiligen Modells konnten wir im untersuchten Auflösungsbereich nicht feststellen. Viele weitere Ergebnisse dieser Studie finden Sie in [3].

 

SW_Impulsfluss_DYAMOND
Abb. 4 Zeitliches und zonales Mittel des schwerewellengetragenen Vertikalflusses horizontalen Impulses für die drei Modelle NICAM, IFS und ICON, mit jeweils zwei unterschiedlichen horizontalen Gitterauflösungen ("A" bezeichnet die gröbere, "B" die feinere Auflösung, siehe Text). Darüber hinaus sind die aus Beobachtungen der satellitengestützten Instrumente "SABER" und "HIRDLS" abgeleiteten Flüsse aufgetragen.

 

In Zusammenarbeit mit unseren Partnern von MS-GWaves/PACOG vergleichen wir zurzeit Beobachtungen aus Messkampagnen mit episodischen UA-ICON-Simulationen. Die Beobachtungen bestehen z.B. aus Vertikalprofilen der Temperatur, die mithilfe von LIDAR-Geräten gemessen werden und eine hohe zeitliche und räumliche Auflösung haben. Wir verwenden in unseren Simulationen eine gestaffelte horizontale Gitternestung von einer globalen Gittermaschenweite von 20 km bis zu einer Maschenweite von 1,25 km im feinsten Nest (siehe Abb. 5). Damit können wir bereits einen Großteil des Schwerewellenspektrums explizit auflösen. Mithilfe verschiedener Diagnostiken, die wir auf die gemessenen und simulierten Daten anwenden, versuchen wir augenblicklich einzuschätzen, wie gut die Simulation mit der Beobachtung übereinstimmt (Abb. 5). Unser Ziel ist es, die Deutung von Schwerewellensignalen in den Beobachtungen zu erleichtern, indem wir zunächst entsprechende Signale in der Simulation identifizieren und dann aus einer Zeitreihe der 3D-Felder ihre räumliche Struktur und ihren „Werdegang“ ableiten.

 

Episodische-Simulationen
Abb. 5 Oben: Horizontale Gitternestung für eine episodische ICON-Simulation der GW-LCYCLE-II-Messkampagne in Nordskandinavien. Mitte: Zeitreihe des vertikalen Profils der Temperaturschwankungen über Sodankylä (Finnland) aus LIDAR-Messungen (links) und aus einer ICON-Simulation (rechts). Unten: Aus Beobachtungs- und Simulationsdaten abgeleiteter mittlerer Hintergrundwind der Atmosphäre und die abgeleiteten Phasengeschwindigkeiten der Schwerewellen (SW), die auf- und abwärts propagieren (analysiert wurde der Zeitraum, der in der Mitte abgebildeten Zeitreihe). Ein Dankeschön für die Bereitstellung der mittleren und unteren Abbildung geht an Irina Strelnikova (IAP, MS-GWaves/PACOG).

 

Neben der Auswertung von (UA-)ICON-Simulationen, arbeiten wir an neuen Funktionalitäten für das Modell, die sich in Phase 1 als gewinnbringend herausgestellt haben. Wir haben beispielsweise ein globales Nudging implementiert, dass es ermöglicht episodische Simulationen von Zeiträumen durchzuführen, die sich über mehrere Tage erstrecken, ohne dass sich der Zustand der Modellatmosphäre zu weit vom beobachteten Zustand entfernt (siehe Abb. 6).

 

Globales-Nudging-in-ICON
Abb. 6 Links: Veranschaulichung des Nudgings. Während der Integration wird der Zustand der Modellatmosphäre von ICON fortwährend an den Zustand des antreibenden Modells (Zielmodell, z.B. das IFS-Analyse-Modell) herangezogen. Rechts: Die Zeitreihe der Korrelation zwischen dem Druck auf Meereshöhe aus dem antreibenden Modell einerseits und aus ICON andererseits zeigt den Erfolg des Nudgings. Mit eingeschaltetem Nudging ist die Korrelation (Kurve in Orange) deutlich stärker, als ohne Nudging (blaue Kurve).

 

Nicht zuletzt ist die Parametrisierung nicht aufgelöster Schwerewellen im Modell ein Schwerpunktthema in der 2. Phase von GWING (siehe Abb. 7). Die beiden herkömmlichen Ansätze in ICON beinhalten zum einen die Parametrisierung orographischer Schwerewellen (Anregung durch nicht aufgelöste Geländestrukturen), zum anderen die Parametrisierung nicht-orographischer Schwerewellen (Anregung durch aufgelöste oder nicht aufgelöste Wettergebilde aller Art, z.B. Fronten, Gewitter und Starkwindbänder). Im Bezug auf diese Ansätze lautet die Fragestellung, ob durch eine Änderung ihrer Steuerungsparameter, bzw. durch Änderungen an der Formulierung der Parametrisierungen eine Verbesserung der numerischen Wettervorhersage erzielt werden kann. In diesem Zusammenhang möchten wir das in MS-GWaves/3DMSD neu entwickelte Schwerewellenstrahlmodell MS-GWaM besonders hervorheben. Es kann die Wechselwirkung zwischen nicht aufgelösten Schwerewellen und atmosphärischem Hintergrundzustand sehr viel genauer modellieren, als die herkömmlichen Ansätze, und schließt Prozesse ein, die mithilfe der herkömmlichen Ansätze gar nicht modelliert werden können. MS-GWaM wurde von unseren Partnern in 3DMSD bereits in ICON implementiert und erzielt schon jetzt teilweise bessere Ergebnisse in der mittleren und oberen Atmosphäre, als die herkömmlichen Parametrisierungen.

 

 

SW-Parametrisierungen
Abb. 7 Links: Veranschaulichung der Parametrisierung nicht aufgelöster Schwerewellen, die durch subgitterskalige Geländestrukturen (sub-grid scale orography, SSO) angeregt werden. Die Pfeile in Orange stellen den Horizontalwind dar. Mitte: Schaubild der Parametrisierung nicht-orographischer Schwerewellen, die durch Wettergebilde aller Art (z.B. Fronten und Gewitter) angeregt werden. Rechts: Das in MS-GWaves/3DMSD neu entwickelte Schwerewellenstrahlmodell MS-GWaM.

 

 

Wenn Sie mehr über ICON erfahren möchten:

 

Veröffentlichungen

[4] C. C. Stephan, H. Schmidt, C. Zülicke and V. Matthias. Oblique gravity wave propagation during sudden stratospheric warmings. J. Geophys. Res.-Atmos., 125, https://doi.org/10.1029/2019JD031528, 2019.

[3] C. C. Stephan, C. Strube, D. Klocke, M. Ern, L. Hoffmann, P. Preusse and H. Schmidt. Intercomparison of gravity waves in global convection-permitting models. J. Atmos. Sci., 76, 2739-2759, https://doi.org/10.1175/JAS-D-19-0040.1, 2019.

[2] C. C. Stephan, C. Strube, D. Klocke, M. Ern, L. Hoffmann, P. Preusse and H. Schmidt. Gravity waves in global high-resolution simulations with explicit and parameterized convection. J. Geophys. Res.-Atmos. 124, 4446-4459, doi:10.1029/2018JD030073, 2019.

[1] S. Borchert, G. Zhou, M. Baldauf, H. Schmidt, G. Zängl and D. Reinert. The upper-atmosphere extension of the ICON general circulation model (version: ua-icon-1.0). Geosci. Model Dev., 12, 3541-3569, https://doi.org/10.5194/gmd-12-3541-2019, 2019.