ICON-seamless: die Entwicklung eines neuen Erdsystemmodells basierend auf ICON für alle Zeitskalen, von Wettervorhersagen bis Klimaprognosen

Roland Potthast, Wolfgang Müller, Barbara Früh,Peter Korn, Susanne Brienen, Kristina Fröhlich, Jürgen Helmert,Martin Köhler, Stephan Lorenz,Trang Van Pham, Holger Pohlmann, Linda Schlemmer,Reiner Schnur, Jan-Peter Schulz,Christine Sgoff,Bernhard Vogel, Roland Wirth, Günther Zängl

crossref(2021)

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摘要
<p>ICON-seamless entwickelt ein neues Erdsystemmodell, als Grundlage f&#252;r Wettervorhersage, saisonale und dekadische Klimavorhersagen, bis hin zu Klimaprojektionen. Dabei nutzen wir die Expertise, die ICON-NWV als zuverl&#228;ssiges Modell f&#252;r numerische Wettervorhersage (NWV) betreibt und pflegt sowie die Erfahrungen mit der ersten ICON-Erdsystemversion basierend auf der Physik der MPI-Atmosph&#228;re ECHAM. Das Ziel ist, gemeinsame Komponenten f&#252;r alle meteorologischen Zeitskalen nutzen zu k&#246;nnen. Der erste Schritt entwickelt ein Modell f&#252;r saisonale und dekadische Zeitskalen.</p> <p>ICON-seamless baut auf der Kopplung der Komponenten ICON-NWV (Atmosph&#228;re) und ICON-O (Ozean) auf. Mit Hilfe des speziell entwickelten Kopplungs-Tools YAC k&#246;nnen beide Komponenten Variablen austauschen, die f&#252;r die Wechselwirkung zwischen Atmosph&#228;re und Ozean wichtig sind. Auch die Parametrisierung von Meereis stellt einen wichtigen Baustein dar. Zur Wiedergabe eines geschlossenen hydrologischen Kreislaufs und um den Kohlenstoffkreislauf sauber darzustellen, wird ferner ein geeignetes Bodenmodell, ICON-L, an die Atmosph&#228;renphysik von ICON-NWV gekoppelt. Zudem werden transiente Aerosolfelder, Treibhausgase, und Strahlungsantriebe neu in ICON-NWV eingelesen, um historische Zeitr&#228;ume nachzuvollziehen. Parallel hierzu werden die ART Module (Aerosol and Reactive Trace gases), die eine dynamische Behandlung von Gasen und Aerosolen gestatten, an die modifizierte Modellphysik angepasst. Eine intensive Modelldiagnostik unterst&#252;tzt das Tuning. F&#252;r die zuk&#252;nftige Verwendung im Bereich der (Wetter- und) Klimavorhersagen wird parallel die gekoppelte Datenassimilation entwickelt.</p> <p>Wir geben einen &#220;berblick &#252;ber den aktuellen Stand der Entwicklung, der Experimente und potentieller Anwendungsbereiche.</p>
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