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, Max Planck Institut für Meteorologie (MPI-M), Hamburg

Postdoktoranden:
 Claudia Stephan (MPI), Sebastian Borchert (DWD); Guidi Zhou (MPI),

Weitere Beitragende:
Ulrich Achatz, Goethe Universität Frankfurt, Frankfurt/Main
Erich Becker, Leibniz Institute for Atmospheric Physics, Kühlungsborn

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.


Schwerewellen (SW) sind praktisch allgegenwärtig in der Atmosphäre und ein wichtiges „Beförderungsmittel“ für Impuls. Ihre Eigenschaften, ihren Lebenszyklus und ihre Bedeutung für Wetter und Klima möchten wir mit Hilfe numerischer Simulationen untersuchen und haben dafür im Rahmen von GWING das allgemeine Zirkulationsmodell ICON (ICOsahedral Non-hydrostatic model), ein Gemeinschaftsprojekt des Max-Planck-Instituts für Meteorologie (MPI-M) und des Deutschen Wetterdienstes (DWD), um eine Hochatmosphärenkomponente erweitert. Diese neue Modellkonfiguration heißt UA-ICON und erlaubt es uns, den Modelloberrand bis in die untere Thermosphäre anzuheben (in eine Höhe von etwa 150 km), sodass wir einen Großteil der „SW-Brandungszone“, in der die SW brechen und ihren Impuls auf die Hintergrundströmung übertragen, simulieren können. Zwei wichtige neue Bausteine in UA-ICON sind ein Hochatmosphärenphysikpaket, das den physikalischen Besonderheiten der Atmosphäre in Höhen oberhalb von etwa 100 km Rechnung trägt (z.B. Entmischung der Luftbestandteile, intensive Strahlung und elektromagnetische Effekte), sowie eine Erweiterung des dynamischen Kerns, um die Kugelgestalt der Lufthülle zu berücksichtigen, deren Einfluss bei einer Säulenhöhe von über 100 km im Modell merklich wird. Darüber hinaus profitieren wir von der umfangreichen und kontinuierlich weiterentwickelten Funktionsausstattung des ICON, die z.B. hochaufgelöste Simulationen in ausgewählten Gebieten durch lokale Gitterverfeinerung ermöglicht.  Nach einer Evaluierungsphase, in der wir die Klimatologie des UA-ICON mit derjenigen etablierter Hochatmosphärenmodelle wie HAMMONIA abstimmen, möchten wir das Modell verwenden, um z.B.:

  • klimatologische und episodische Simulationen durchzuführen, deren Ergebnisse mit Messdaten von Satelliten und Messkampagnen verglichen werden können, um z.B. neue Erkenntnisse über die lokale und globale Verteilung von SW-Flüssen zu gewinnen (in Zusammenarbeit mit SV und PACOG)
  • die Leistungsfähigkeit des neu entwickelten SW-Strahlmodells (Raytracer) zu untersuchen (in Zusammenarbeit mit 3DMSD)
  • zum Verständnis der Bedeutung von SW für das Klima und besondere Witterungsereignisse, wie z.B. plötzliche Stratosphärenerwärmungen (Sudden Stratospheric Warmings) beizutragen
  • den Einfluss aufgelöster und nicht aufgelöster SW auf die Güte numerischer Wettervorhersagen besser zu verstehen

Erste klimatologische und episodische Simulationen zeigen bereits vielversprechende Ergebnisse (siehe Abbildungen unten). Darüber hinaus werden wir UA-ICON kontinuierlich verbessern und weitere Werkzeuge hinzufügen, wie z.B. eine Funktion für die kontinuierliche Relaxation an Analysen (Nudging), die es erlaubt, Episoden von mehreren Tagen am Stück zu simulieren.