Energy and moisture exchange processes over heterogeneous land-surfaces in a weather prediction model

Abstract

Land-surfaces exhibit significant variablity at very small scales - in contrast to the atmosphere, where horizontal diffusion reduces small scale fluctuations effectively. It is a challenging task for numerical weather prediction (NWP) to account for these different characteristics while calculating exchange fluxes between these two systems: Surface processes need to be considered with higher spatial resolution than atmospheric effects and high resolution initial conditions and parameters of the surface are required. This study evaluates methods to solve these surface heterogeneity problems on the basis of integrations of the non-hydrostatic weather prediction model Lokal-Modell (LM) both in a NWP configuration (grid spacing of 7 km) and in a regional climate model set up (grid spacing of 21 km). The runs are performed for the 30-day periode of the LITFASS-2003 experiment. <br /> Two heterogeneity parameterisation schemes, the mosaic and tile approach, have been implemented into LM. Both methods decompose the surface within one atmospheric grid box into several patches to resolve subgrid scale variability. The mosaic approach utilises an explicit, geographical sub-grid, whereas the tile approach subdivides the surface according to a certain criteria, e.g. land-use. In general, the tile method requires less computational time since fewer patches are used. However, the mosaic technique is more flexible since it takes multivariate heterogeneity into account. <br /> Two major model enhancements are needed to simulate the observed exchange fluxes during LITFASS-2003 successfully: land-use dependent stomatal resistance parameters and vegetation albedo, and the use of accurate soil moisture data for initialisation. The latter is obtained by multi-year assimilation runs of the soil module of LM driven exclusively by observations. This technique ensures a balanced model state and allows to capture heterogeneity effects due to soil moisture variations induced by inhomogeneous rainfall.<br /> The flux predictions of all integrations using these enhancements agree well with the observations within the range of measurement uncertainty independently from the representation of heterogeneity. The impact of improved surface fluxes on forecasts of atmospheric state variables is beneficial. Using high resolution integrations (e.g. grid spacing of 1 km) as reference, a clear ranking of parameterisation schemes can be established: The mosaic approach leads to very accurate flux predictions, followed by the tile approach, and the operational homogeneous approach. The deviations in forecasted surface fluxes of all methods decay significantly, if averages over larger scales are considered. The ranking of the methods can be explained by analysing the small scale variance of high resolution runs: The variance of surface quantities is by far larger than those of corresponding atmospheric quantities. This supports the assumption inherent to the mosaic and tile approach to refine the surface only. During LITFASS-2003, a considerable fraction of flux variability is explained by soil moisture variations which are not correlated with land-use. These subgrid scale heterogeneities can only be resolved by the mosaic approach and not by a tile scheme.

<strong>Energie- und Feuchteaustausch über heterogenen Landoberflächen in einem Wettervorhersagemodell </strong> <br /> Landoberflächen zeichnen sich durch eine hohe Variabilität auf kleinen Skalen aus - im Gegensatz zur Atmosphäre, in der horizontale Diffusion kleinskalige Fluktuationen effektiv reduziert. Diese unterschiedlichen Eigenschaften bei der Berechnung der Austauschflüsse von Energie und Feuchte zwischen beiden Systemen zu berücksichtigen, ist eine schwierige Aufgabe für die numerische Wettervorhersage: Oberflächenprozesse erfordern eine höhere räumliche Auflösung als atmosphärische Effekte und entsprechend werden hochaufgelöste Anfangsbedingungen und Parameter der Oberfläche benötigt. Diese Studie erprobt Methoden zur Lösung dieser Heterogenitätsprobleme auf der Basis von Rechnungen mit dem nicht-hydrostatischen Wettervorhersagemodell Lokal-Modell (LM) sowohl in einer Konfiguration zur Wettervorhersage (Gitterweite 7 km) als auch in einer Einstellung, die einem regionalen Klimamodell entspricht (Gitterweite 21 km). Diese Simulationen werden für den 30-Tages-Zeitraum des LITFASS-2003 Experiments durchgeführt.<br /> Zwei Heterogenitätsparameterisierungen, der Mosaic- und der Tile-Ansatz, sind in das LM eingebaut worden. Beide Methoden zerlegen die Oberfläche innerhalb einer atmosphärischen Gitterbox in verschiedene Untergebiete, um kleinskalige Variabilität unterhalb der Modellmaschenweite aufzulösen. Der Mosaic-Ansatz verwendet ein explizites, geographisches Untergitter, wohingegen der Tile-Ansatz die Oberfläche nach einem bestimmten Kriterium, z.B. der Landnutzung, aufteilt. Im allgemeinen benötigt der Tile-Ansatz weniger Rechenzeit, da weniger Untergebiete verwendet werden. Der Mosaic-Ansatz ist flexibler, da auch multivariate Heterogenitäten berücksichtigt werden können.<br /> Zwei wesentliche Modifikationen des operationellen Modells sind nötig, um die während LITFASS-2003 beobachteten Austauschflüsse erfolgreich zu modellieren: landnutzungsabhängige Parameter des Stomatawiderstands und der Pflanzenalbedo, sowie genaue Bodenfeuchteanalysen. Letztere lassen sich aus mehrjährigen Assimilationsläufen mit dem Bodenmodell des LM bei ausschließlichem Antrieb mit Messdaten erstellen. Diese Technik garantiert einen balancierten Modellzustand und ermöglicht es, Heterogenitätseffekte infolge regeninduzierter Bodenfeuchtevariationen wiederzugeben.<br /> Die Flussvorhersagen aller Modellläufen, die diese Modifikationen nutzen, geben die Beobachtungen im Rahmen der Messgenauigkeit gut wieder - unabhängig von der Berücksichtung von Heterogenitäten. Diese genauer modellierten Austauschflüsse reduzieren auch Fehler in den Vorhersagen des atmosphärischen Zustands. Verwendet man hochaufgelöste Modellintegrationen (z.B. mit einer Maschenweite von 1 km) als Referenz, so ergibt sich eine klare Rangfolge für die verschiedenen Parameterisierungsmethoden: Der Mosaic-Ansatz führt zu sehr genauen Flussvorhersagen, gefolgt vom Tile-Ansatz und dem operationell verwendeten Ansatz einer homogenen Oberfläche. Die Unterschiede in den vorhergesagten bodennahen Flüssen verringern sich deutlich, wenn Mittel über größere Skalen betrachtet werden. Die Rangfolge der Methoden kann durch eine Analyse kleinskaliger Varianzen in hochaufgelösten Simulationen erklärt werden: Die Varianz von Oberflächenvariablen ist deutlich größer als die von entsprechenden atmosphärischen Größen und rechtfertigt damit die dem Mosaic- und Tile-Ansatz zugrundeliegenden Annahmen, nur die Oberfläche höher aufzulösen. Während LITFASS-2003 wird ein beachtlicher Anteil der Variabilität der bodennahen Flüsse durch Bodenfeuchtevariationen erklärt, die nicht mit der Landnutzung korreliert sind. Solche kleinskaligen Heterogenitäten können nur vom Mosaic-Ansatz aufgelöst werden, nicht aber durch ein Tile-Schema.