C3-WP3 - Ensemblegenerierung

Zielsetzung des Projektes

Das Arbeitspaket C3-WP3 „Ensemble Generierung“ ist Teil des MiKlip II Moduls C „Regionalisierte dekadische Vorhersagen“. Ziel des Arbeitspaketes ist es, einen hinreichenden Satz von dynamisch regionalisierten dekadischen Hindcast-Simulationen zu erzeugen, von dem Empfehlungen für die Zusammensetzung eines für ein operationelles Vorhersagesystem geeignetes Ensemble abgeleitet werden können. Zu diesem Zweck wurde das aus der Phase I von MiKlip bereits existierende Ensemble (baseline1, CCLM4.8. 0.44° (~50km) Auflösung) für alle verfügbaren Startjahre ab 1960 und alle 10 Mitglieder vervollständigt. Weiterhin wurden zwei weitere MiKlip Hindcast Generationen erzeugt. Dabei wurde eine eine verbesserte Modell-Version (CCLM5) und eine höhere Auflösung verwendet (2.22°, ~25km). Zusätzlich wurden Simulationen, die ein alternatives Boden-Vegetationsmodell (SVAT) verwenden, sowie Simulationen mit Variationen physikalischer Modellparameter („perturbed physics“) (Breil und Schädler, 2017) getestet.

Die Simulationen werden mit dem regionalen Klimamodell (RCM: Regional Climate Model) COSMO-CLM (CCLM) in der EURO CORDEX Region für Dekaden im Zeitraum 1961 bis 2015 durchgeführt (s. Abbildung 1). Die vollständige Hindcast-Periode wird benötigt um der inter-dekadischen Variabilität Rechnung zu tragen und um die Robustheit der Analysen zu untersuchen. Als Endergebnis wird ein robustes und zuverlässiges Ensemble moderater Größe für das operationelle System angestrebt, das eine Balance zwischen wissenschaftlichen Kriterien (Zuverlässigkeit, Genauigkeit) und praktischen Aspekten (Berechnungszeit-und Kosten) erfüllt. Außerdem wurde der Mehrwert der regionalen Vorhersagen gegenüber den globalen Vorhersagen untersucht. Die Aspekte wurden in Mieruch et al. (2014), Reyers et al. (2017) und Feldmann et al. (2018) dargestellt.

Struktur des Projektes

Die Arbeiten erfolgen in Kooperation zwischen IMK-TRO/KIT und dem Deutschen Wetterdienst (DWD).

Aufgabenstellung des Projektes


AufgabeC3-3.1: Generierung des grundlegenden regionalen Hindcast Ensembles
Erweiterung des existierenden dekadischen Ensembles
a)    durch Regionalisierung mit einer räumlichen Auflösung von 0.22° von dekadischen MPI-ESM Hindcast Ensembles, die durch Störung der Anfangsbedingungen generiert wurden, um den Einfluss der inter-dekadischen Variabilität auf statistische Ensemble Metriken zu analysieren,
b)    und, basierend auf Erkenntnissen aus MiKlip I, durch erweiterte Methoden zur Variation von physikalischen Modellparameter

Aufgabe C3-3.2: Erzeugung hoch aufgelöster Ensemblemitglieder
Für ausgewählte Dekaden und Realisierungen des MPI-ESM Ensembles werden hoch aufgelöste Simulationen mit einer horizontalen Gitterweite von 0.0625° durchgeführt, gefolgt von einer Analyse des Mehrwertes der höheren Auflösung und des Einflusses auf die statistischen Metriken, insbesondere zur Beschreibung von Extremen.

Aufgabe C3-3.3: Erzeugung von Ensemblemitglieder durch Verwendung alternativer Boden-Vegetations-Modelle und/oder gekoppelter Ozeanmodelle
In Kooperation mit dem Arbeitspaket C1-WP2 “Boden- und Vegetationsprozesse” werden für ausgewählte Dekaden und Realisierungen Simulationen durchgeführt, bei denen das Standardschema “TERRA” des CCLM zur Beschreibung der Wechselwirkungen zwischen Boden-Vegetation- und Atmosphäre, solche Modelle werden als SVAT (Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer) Modell bezeichnet, durch das aufwändigere SVAT „Veg3D“ ersetzt wird. Des Weiteren werden Simulationen mit einem gekoppelten Ozeanmodell, die vom Arbeitspaket C1-WP1zur Verfügung gestellt werden, in das regionale Ensemble integriert und analog zur Aufgabe C3-3.2 analysiert.

Aufgabe C3-3.4: Sehr hoch aufgelöste Simulationen
In Abhängigkeit vom Gesamtfortschritt des Arbeitspaketes und von der Verfügbarkeit von Rechenzeit sind für eine Region in Zentraleuropa Simulationen mit der sehr hohen Auflösung von 0.0025° und die Analyse ihres Mehrwertes vorgesehen. Diese hohe Auflösung erlaubt es, konvektive Prozesse direkt zu betrachten ohne dass sie parametrisiert werden müssen.

Aufgabe C3-3.5: Gesamtbewertung-, Analyse-, und Optimierung des Ensembles
Diese Aufgabe stellt die Synthese des Arbeitspakets C3-WP3 dar. Die unterschiedlichen Zusammensetzungen des Ensembles werden über verschiedene Dekaden analysiert, um die inter-dekadische und intra-ensemble Variabilität abzuschätzen, wobei die Größe und Qualität des Ensembles maßgebende Kriterien sind. Das Ziel dabei ist, Empfehlungen für eine optimale Größe und Zusammensetzung des Ensembles abzuleiten, wobei wissenschaftlich, technische und rechenzeiteffiziente Aspekte berücksichtigt werden. Diese Aufgabe wird in Kooperation mit den Arbeitspaketen C3-WP1, „Post-Prozessierung“, und C3-WP2, „Optimierte Ensemble Charakteristik“ durchgeführt.

Zu liefernde Ergebnisse des Projektes

  • umfassende dekadische Ensemblematrix mit einer räumlichen Auflösung von 0.22°
  • Für ausgewählte Dekaden Erzeugung von Ensemblemitgliedern in hoher (0.0625°) und sehr hoher (0.0025°) räumlicher Auflösung
  • Für ausgewählte Dekaden Erzeugung von Ensemblemitgliedern durch Anwendung eines aufwändigeren SVATS und/oder eines gekoppelten Ozeanmodells
  • Synthese der Aufgaben 3.1 bis 3.4 um Empfehlungen für eine optimale Größe und Zusammensetzung des Ensembles abzuleiten

Projektfortschritte

  • Die Effizienz bei der Ensemble Erzeugung konnte deutlich gesteigert werden, so dass die Produktion vollständiger Hindcasts Ensembles jetzt möglich ist. Dies bedeutet bei ca. 60 Startjahren, 10 Ensemble Mitgliedern und einer Dauer von 10 Jahren pro Simulation insgesamt ca. 6000 Simulationsjahre für ein solches Ensemble.

  • Drei solcher Generationen von regionalen Hindcasts konnten zu Verfügung gestellt werden: baseline1 (Vervollständigung der MiKlip I Rechnungen mit 0.44° Auflösung) und zwei höher aufgelöste Generationen mit dem MiKlip II System auf der Basis von CCLM5 mit 0.22° Auflösung und Antrieb von MPI-ESM-HR: Die sogenannte „preop“ und die dcppA (CMIP6) Hindcasts

  • Es konnte gezeigt werden, dass die neue Modell Version und die höhere Auflösung den Model Bias reduziert und einen Mehrwert bezüglich der Vorhersagegüte bietet.

  • Es können nun belastbare Abschätzungen der Güte und des Mehrwerts der regionalen Hindcasts gegeben werden.

  • Eine Empfehlung für eine operationelle Verwendung des regionalen Systems konnte abgegeben werden, welche eine Balance zwischen der Vorhersagegüte und dem Rechenaufwand darstellt. Es handelt sich dabei um die Version, mit der die aktuellen Hindcasts bereits erzeugt werden.

  • Durch die Anwendung von Postprozessing Methoden (Modul E CALIBRATION oder Modul C C2-WP2) kann die Vorhersagegüte der dekadischen Prognosen weiter erhöht werden. Damit ist auch eine Anwendung der Daten auf Nutzer-orientierte Klima Indikatoren (C2-WP1) und Extreme (C2-WP2) möglich.

  • Die regionalen Vorhersagen sind jetzt Bestandteil der MiKlip Vorhersage Webseite.

C3-Wp3 Abb.1
Abb. 1: Modell Gebiet für die dekadischen CCLM Simulationen in MiKlip II und die Modell-Orographie. Die roten Boxen stellen die Lage der 8 europäischen Unter-Regionen (PRUDENCE) dar, die häufig in den Analysen verwendet werden.

Abbildung 2 zeigt die Temperatur Korrelation der regionalen preop Hindcasts mit Beobachtungen. Die Vorhersagegüte ist im gesamten Gebiet signifikant. Sie ist in Süd- und West-Europa höher als in Bereichen Ost- und Nordeuropas. Dies ist ein belastbares Ergebnis für alle MiKlip Hindcast Generationen.

Abb. 2: Korrelation zwischen der 2,-Temperature aus den regionalen preop Hindcasts (5 Mitglieder) und den CRU TS4.01 Beobachtungsdaten über Europa für den Zeitraum 1967 – 2016. Die Punkte zeigen eine signifikante Vorhersagegüte an.

Ein Mehrwert des regionalen Downscalings wurde sowohl im Vergleich zu den Antriebsdaten aus dem globalen Modell als auch bezüglich uninitialisierter Simulationen gefunden (Abbildung 3). Positive Werte des MSESS zeigen, dass es eine Vorhersagegüte gibt. Eine perfekte Übereinstimmung führt zu einem Wert von 1. Alle drei Ensembles zeigen überwiegend positive Werte. Im Vergleich zu den uninitialisierten Simulationen (grüne Balken) sind die Ergebnisse der dekadischen Hindcasts zu höherer Vorhersagegüte hin verschoben. Dies gilt besonders für die regionalen Hindcasts, die einen signifikant höheren Anteil and hohen Skill Score Werten zeigen

Abb. 3: Verteilung des “Mean Square Error Skill Scores (MSESS) für die bodennahe Temperatur über Europa für den Zeitraum 1967 – 2016, mit dem klimatologischen Mittelwert als Referenz. Grün: Ensemble von 10 uninitialisierten Simulationen mit MPI-ESM-LR; rot: Die MPI-ESM-LR baseline1 Hindcasts (10 Mitglieder, Vorhersagejahre 2-5); blau: Die regionalem CCLM baseline1 Hindcasts (10 Mitglieder, Vorhersagejahre 2-5). Beobachtungen: E-OBS

Kontakt

Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Meteorologie und Klimaforschung – Bereich Troposphäre (IMK-TRO)
Hendrik Feldmann

Deutscher Wetterdienst - Climate and Environment Consultancy
Dr. Sascha Brand

Deutscher Wetterdienst - Klima- und Umweltberatung
Dr. Barbara Früh

Skill and added value of the MiKlip regional decadal prediction system for temperature over Europe

2019 - Tellus A: Dynamic Meteorology and Oceanography, 71:1, 1-19

Feldmann, H. | Pinto, J.G., Laube, N., Uhlig, M., Moemken, J., Pasternack, A., Früh, B., Pohlmann, H., Kottmeier, C.