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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:gbv:18-39574
URL: http://ediss.sub.uni-hamburg.de/volltexte/2009/3957/


Einfluss der Nestung auf die Ergebnisse meteorologischer Modelle

Bungert, Ursula Maria

pdf-Format:
 Dokument 1.pdf (10.832 KB) 


Freie Schlagwörter (Deutsch): numerische Modellierung , Nestung , Mesoskala , Aktualisierungshäufigkeit
Freie Schlagwörter (Englisch): numerical modelling , nesting , mesoscale , update frequency
Basisklassifikation: 38.81
Institut: Geowissenschaften
DDC-Sachgruppe: Geowissenschaften
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Schlünzen, K. Heinke (Prof. Dr.)
Sprache: Deutsch
Tag der mündlichen Prüfung: 04.11.2008
Erstellungsjahr: 2008
Publikationsdatum: 16.01.2009
Kurzfassung auf Deutsch: In dieser Arbeit wird der Einfluss zeitabhängiger Randwerte bei Ein-Wege-Nestung auf die Modellperformanz der genesteten Simulation betrachtet. Dazu wurde ein vorhandenes Analyseverfahren verbessert, mit dem aus unregelmäßig verteilten Messdaten Antriebsfelder für eine realitätsnahe Simulation erzeugt werden. Unter Nutzung der analysierten Felder und alternativer Antriebsdaten wird
untersucht, welches Aktualisierungsintervall der Antriebsfelder notwendig ist, um die zeitliche Entwicklung der Antriebsdaten in einer genesteten Simulation angemessen
zu berücksichtigen.
Für die Analyse werden die Messungen entfernungsgewichtet interpoliert. Unterschiedliche Wichtungsfaktoren werden geprüft. Eine mit zunehmender Entfernung exponentielle Abnahme liefert das beste Ergebnis. Dabei muss der Einflussradius, der ein Maß für die räumliche Repräsentativität einer Messung ist, in Bodennähe
kleine Werte (etwa 50 km) annehmen, um lokalen Gegebenheiten Rechnung zu tragen. Mit der Höhe kann der Einflussradius auf bis zu 300 km zunehmen.
In den im Rahmen dieser Arbeit durchgeführten Simulationen wurde das mesoskalige nichthydrostatische Atmosphärenmodell METRAS in verschiedenen Auflösungen verwendet. Eine grob auflösende Simulation liefert dabei für alle Testfälle
die Antriebsdaten für die hochaufgelöste Simulation. Die Ausgabeintervalle der grob auflösenden Simulation sind gleich den Aktualisierungsintervallen der hochaufgelösten Simulation. Mit Hilfe eines idealisierten Testfalles (
”Land-Seewind-Zirkulation“) wird ein Verfahren entwickelt, um die Ausgabeintervalle der grob auflösenden Simulation in Abhängigkeit von den Simulationsergebnissen zeitabhängig zu steuern. Methodisch wird hierfür die zeitliche Änderung auf dem groben Gitter analysiert. Die Untersuchungen zeigen, dass der Absolutbetrag der Beschleunigung nur bedingt zur Bestimmung der Ausgabeintervalle geeignet ist, da die Geschwindigkeitsänderungen insbesondere in der Anfangsphase der Simulation gleichförmig verlaufen. Dies führt zu großen Aktualisierungsintervallen, wodurch sich die Ergebnisgüte der genesteten Simulation verringert. Die Nutzung der charakteristischen Zeit zur Bestimmung des Ausgabeintervalls führt hingegen im Vegleich zu der standardmäßig verwendeten dreistündigen Aktualisierung zu einer Verbesserung der Ergebnisgüte der genesteten Simulation. Dieses Ergebnis wird in einem weiteren idealisierten Fall (”Wirbel an einer Polynja“) bestätigt, während in einer realitätsnahen Simulation (”Tiefdruckrinne über Europa“) der
Einfluss der unsicheren Antriebsdaten offenbar größer ist als der Einfluss der Aktualisierungsintervalle.
Eine Prüfung der vorhandenen Ausgabeintervalle eines vorgegebenen Antriebsdatensatzes zeigt, dass die Nutzung der Korrelation zwischen zeitlich aufeinander folgenden Antriebsfeldern Hinweise auf eine ausreichend häufige Aktualisierung geben kann. Aliasingeffekte lassen sich auf diese Weise jedoch nicht erkennen.
Kurzfassung auf Englisch: In this work, the influence of time-dependent boundary values on model performance of one-way-nested simulations is investigated. An existing analysis procedure
has been improved to generate realistic three-dimensional forcing fields from measurements. Furthermore, the necessary update interval is determined for these or alternative forcing data to represent the temporal development of
the large-scale situation in nested simulations.
The measurements are interpolated on a three-dimensional grid. The weighting factor depends on the distance between the measurement station and the model grid point. Tests of different weighting factors show that an exponential decrease with increasing distance yields the best result. The radius of influence which is a measure for the spatial representativity of a measurement has to be small (about 50 km) near the ground to take into account local conditions. The radius of influence can increase with height up to 300 km.
The mesoscale non-hydrostatic model METRAS is used in several case studiesin coarse and in high resolution for the simulations performed in this work. The coarse grid simulation yields the forcing data for the nested high-resolution simulation. The time interval in which the coarse grid model writes its results is equal to the update interval of the forcing fields for the high-resolution case. With an idealized case (simulation of land sea breeze), a technique has been developed to control the writing of model results in the coarse grid simulation time-dependent.
For this changes on the coarse grid have been analyzed. The absolute value of the acceleration (changes in velocity) leads to very long writing intervals at the beginning of the simulation because of uniform changes in velocity. The resulting large update intervals reduce model performance of the nested simulations. In contrast, the characteristic time of velocity used for determining the update intervals
leads to higher model performance compared to the standard three-hours update. This result could be confirmed by another idealized test case (vortex development over a polynya). For the realistic simulation of the meteorological
situation in Europa in August 2003, the uncertain forcing fields have a larger impact on the model results than the update intervals.
Tests have shown that the update intervals of a given forcing data set can be tested using the correlation coefficient between subsequent forcing fields. High values for the correlation coefficient mean that the update intervals are sufficiently short to describe the temporal development of the large-scale situation. Aliasing effects can not be identified by calculating the correlation coefficients.

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