CCLM
Entwicklung
Das CCLM (COSMO model in CLimate Mode, z.B. Rockel et al., 2008, Böhm et al., 2006) ist ein dynamisches regionales Klimamodell, das aus dem Wettervorhersagemodell LM (Lokalmodell) des Deutschen Wetterdienstes entwickelt wurde.
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Das CCLM als „lebendiges“ Klimamodell profitiert von zwei großen Nutzer- und Entwicklungsgruppen, die an der Weiterentwicklung und Evaluation des Modellsystems arbeiten.
Das sind zum einen verschiedene europäische nationale Wetterdienste, die im „COnsortium for Small-scale MOdelling“ (COSMO) organisiert sind und zum anderen die „Climate Limited-area Modelling Community“ (CLM-Community). Regelmäßig finden Treffen der beiden Gruppen zum Erfahrungsaustausch und zu Schulungszwecken statt, und neue Entwicklungen werden in einem gemeinsamen Modellcode zusammengeführt (aktuelle Version 5.0). Die gemeinsamen Aufgaben und die Weiterentwicklung des Modellsystems werden in den Arbeits- bzw. Projektgruppen koordiniert und durchgeführt.
Seit 2005 ist das CCLM das „Community“-Modell der deutschen Forschungsgemeinschaft für regionale Klimasimulationen. Jeder Wissenschaftler weltweit kann der CLM-Community beitreten und damit das CCLM für Forschungszwecke verwenden, wenn er dem „CLM-Community Agreement“ zugestimmt hat.
Im Jahr 2015 bestand die CLM-Community aus ca. 250 wissenschaftlichen Mitgliedern aus 70 Forschungseinrichtungen verteilt über die ganze Welt (Abb.1). Alle Mitglieder können an dem einmal jährlich stattfindenden CLM-Community Assembly teilnehmen und dort an wesentlichen Entscheidungen mitwirken.
Abb. 1: Das internationale Netzwerk der CLM-Community (Quelle: http://www.clm-community.eu/)
Die CLM-Community stellt eine der größten multi-institutionellen Kooperationen im Bereich der regionalen Klimamodellierung dar, um die Herausforderungen der Modelentwicklung, die Effektivität der Computerressourcen für hochaufgelöste Simulationen zu adressieren und einen wichtigen Beitrag zur regionalen Klimamodellierung zu liefern.
Berechnung des regionalen Klimas mit CCLM
Das CCLM ist ein sehr weit entwickeltes regionales Klimamodell mit einem umfangreichen Modellsystem, das eine Vielzahl von physikalischen Prozessen abbildet. Eine ausführliche Dokumentation des Modellsystems findet sich im folgenden Link unten.
Das CCLM wird vielfältig verwendet für die Erforschung von regionalen Klimafragen, für Mitigations („Vermeidungs“) - und Anpassungsstudien. Klimasimulationen werden sowohl für die Vergangenheit als auch für zukünftige Projektionen durchgeführt. Dabei wurde das CCLM erfolgreich für die verschiedensten Regionen der Welt angewendet, besonders häufig für Europa.
Dokumentation des CCLM Modellsystems
Atmosphärische Dynamik und Modellkonfiguration
Zur näherungsweisen Lösung der physikalischen Gleichungen wird das Simulationsgebiet mit einem dreidimensionalen Gitter überzogen, in dem die Oberfläche ähnlich der geographischen Längen- und Breitengradeinteilung in Flächen eingeteilt wird. Die dynamischen Prozesse der Atmosphäre werden an den Gitterpunkten, definiert durch die Schnittpunkte der Längen- und Breitengrade, simuliert. Wie zufriedenstellend das regionale Klima dargestellt wird, hängt somit auch von der Maschenweite des Gitternetzes ab. Vertikal wird die Atmosphäre im CCLM in viele Schichten eingeteilt. Die Verfeinerung des Gitters wird durch den stark steigenden Rechenaufwand begrenzt.
Die zeitlichen Änderungen wichtiger Variablen werden als numerische Lösung von Differentialgleichungen bestimmt, wie z.B. die horizontalen und vertikale Windkomponenten, die Temperatur, die spezifische Feuchte, der spezifische Wolkenwassergehalt aber auch die Bodentemperatur und -feuchte. Eine Vielzahl von weiteren Variablen wird zusätzlich diagnostisch berechnet, d.h. sie werden von den berechneten Größen abgeleitet. Die Variablen können vom CCLM für die unterschiedlichen Modellschichten und in wählbaren Zeitintervallen ausgegeben werden. Eine lange Liste der Ausgabegrößen vom CCLM steht zur Verfügung. Ein Überblick befindet sich auf der Homepage der CLM-Community. Eingeschränkt wird die Auswahl aber durch den immensen Speicherplatzbedarf.
Homepage der CCLM-Community
Beschreibung physikalischer Prozesse
Physikalische Prozesse, die auf kleineren räumlichen Skalen als die vorhandene Gitterweite der Modellauflösung stattfinden, wie zum Beispiel Wolkenbildung oder konvektiver Niederschlag, werden durch eigens entwickelte Gleichungen in dem Modell beschrieben. Man spricht hier auch von der Parametrisierung von subskaligen Prozessen. Im CCLM stehen verschiedene Parametrisierungen zur Auswahl, die von Doms et al. (2011) detailliert dokumentiert sind. Standardkonfigurationen für bestimmte Regionen und Auflösungen geben bei der Auswahl der Parametrisierungen eine gute Hilfestellung.
Wolken werden z.B. im CCLM in Abhängigkeit von den Variablen Wolkenwasser und Wolkeneis bestimmt. Sobald in einem Gitterelement mehr als 100% Luftfeuchtigkeit auftreten, wird dort aufgrund der Sättigung Wolkenwasser vorhergesagt. Wolkeneis kann hingegen schon bei geringerer relativer Feuchte gebildet werden. Sobald Wolkenwasser oder Wolkeneis in einer Gitterzelle auftritt, wird ein Bedeckungsgrad von 100% angenommen. Man spricht in diesem Fall von der skaligen Bewölkung.
Sobald im CCLM Wolken parametrisiert werden, setzen Umwandlungsprozesse ein, die aus den Tröpfchen oder Eiskristallen in der Wolke Niederschlagspartikel bilden. Diese können in Form von Regen und Schnee, und bei entsprechender Modellkonfiguration auch als Graupel gebildet werden. Zwischen all diesen Wolken- und Niederschlagspartikeln gibt es eine große Anzahl an Umwandlungsprozessen, die jeweils parametrisiert werden müssen. Diese Prozesse und das gesamte Wolkenmikrophysik-Schema des CCLM wurden von Doms et al. (2011) detailliert beschrieben.
Boden- und Vegetationsprozesse werden im CCLM durch das Mehrschichten-Boden- und Vegetationsmodell TERRA_ML (Abb. 2) abgebildet. Es dient im Wesentlichen zur Prognose der zeitlichen Entwicklung der Temperatur und des Wassergehalts im Boden des Simulationsgebietes.
Abb. 2: Beispiel für die thermischen und hydrologischen Prozesse im Landoberflächenmodell TERRA-ML im CCLM (nach Hermans, 2016).
In der Standardkonfiguration enthält TERRA-ML zehn Bodenschichten, die bis in eine Tiefe von etwa 15 m reichen. In den Bodenschichten werden auch Gefrier- und Schmelzprozesse von Wasser und Eis berücksichtigt. Als Randbedingungen benötigt TERRA-ML verschiedene externe Parameter, die den Zustand der Erdoberfläche beschreiben. Dies sind z.B. die Land-See Verteilung, Orographie, Bodenart und einige Parameter, die die Landbedeckung- bzw. Landnutzung beschreiben (z.B. Vegetationsbedeckungsgrad, Rauhigkeitslänge, Blattflächenindex oder Wurzeltiefe). Zusätzlich muss die klimatologische Temperatur der untersten Bodenschicht vorgegeben werden. Zur Bestimmung dieser Eigenschaften können verschiedene Datensätze verwendet werden, wie z.B. Global Land Cover Characteristics (GLCC), Global Landcover 2000 Database, CORINE sowie der FAO Datensatz Digital Soil Map of the World. Weitere Boden- und Vegetationsmodelle, z.B. Veg3d und das Community Land Model werden alternativ verwendet und getestet. Weiterhin ist ein Mehrschichten-Schneemodell integriert, was selbst unter klimatisch besonderen Bedingungen wie in Sibirien die Verwendung des CCLM erlaubt (z.B. Klehmet et al., 2013).
Das Modell ist im Besonderen dafür entwickelt konvektionserlaubende Simulationen bis hin zu einer räumliche Auflösung von 1 km durchzuführen. Konvektionserlaubend heißt hierbei, dass konvektiver Niederschlag, wie z.B. bei Gewitter, explizit aufgelöst wird und nicht parametrisiert werden muss. Das hat z.B. zur Verbesserung der Abbildung des Niederschlags im Tagesgang geführt (Prein et al., 2013, Hohenegger et al., 2008). Stetig wird an der Optimierung von hochaufgelösten Simulationen gearbeitet (z.B. Brisson et al., 2016). Die hohen räumlichen Auflösungen erlauben es auch Städte detaillierter zu betrachten. Gerade erst wurde der städtische Wärmeinseleffekt von Berlin untersucht, indem drei unterschiedlich komplexe Stadtdarstellungen im CCLM verwendet wurden (Trusilova et al., 2016).
Insgesamt wird angestrebt das CCLM zu einem regionalen Klimasystemmodell weiterzuentwickeln. Dabei spielt z.B. die Kopplung der atmosphärischen Prozesse im CCLM mit einem Ozeanmodell, wie z.B. NEMO, eine wichtige Rolle (Pham et al., 2014). Auch sollen in Zukunft in den Klimasimulationen chemische Prozesse und Aerosole mit dem Modellsystem COSMO-ART mitbetrachtet werden.
Anja Hermans
ehemalige Mitarbeiterin am
Helmholtz-Zentrum Hereon
Dr. Katharina Klehmet
ehemalige Mitarbeiterin am
Helmholtz-Zentrum Hereon
- Böhm, U., Kücken, M., Ahrens, W., Block, A., Hauffe, D., Keuler, K., Rockel, B. und Will, A. (2006) CLM – The Climate Version of LM: Brief Description on Long-Term Applications. COSMO Newsletter No. 6
- Brisson, E., M. Demuzere, N.P.M. van Lipzig, 2016: Modelling strategies for performing convective permitting climate simulations. – Meteorol. Z. 25, 149–163, DOI:10.1127/metz/2015/0598.
- Doms, G., Förstner, J., Heise, E., Herzog, H.-J., Mironov, D., Raschendorfer, M., Reinhardt, T., Ritter, B., Schrodin, R., Schulz, J.-P. und G. Vogel (2011) A Description of the Nonhydrostatic Regional COSMO Model, Part II : Physical Parameterization
- Früh, B. B., Will, A., and Castro, C. L. (2016). Editorial: Recent developments in regional climate modelling with cosmo-clm. Meteorologische Zeitschrift, 25(2):119–120. doi: 10.1127/metz/2016/0788
- Hohenegger, C., Brockhaus, P., and Schar, C. (2008). Towards climate simulations at cloud-resolving scales. Meteorologische Zeitschrift, 17(4):383–394.
- Klehmet, K., Geyer, B., and Rockel, B.: A regional climate model hindcast for Siberia: analysis of snow water equivalent, The Cryosphere, 7, 1017-1034, doi:10.5194/tc-7-1017-2013, 2013.
- Mellor, G. L., und T. Yamada (1982), Development of a turbulence closure model for geophysical fluid problems, Rev. Geophys., 20(4), 851–875, doi:10.1029/RG020i004p00851
- Pham, T.V., J. Brauch, C. Dieterich, B. Früh, B. Ahrens (2014): New coupled atmosphere-ocean-ice system COSMO-CLM/NEMO: On the air temperature sensitivity on the North and Baltic Seas. Oceanologia, 56(2), 167-189, doi:10.5697/oc.56-2.167
- Prein, A., Gobiet, A., Suklitsch, M., Truhetz, H., Awan, N., Keuler, K., and Georgievski, G. (2013). Added value of convection permitting seasonal simulations. Climate Dynamics, 41(9- 10):2655–2677.
- Ritter, Bodo, Jean-Francois Geleyn, 1992: A Comprehensive Radiation Scheme for Numerical Weather Prediction Models with Potential Applications in Climate Simulations. Mon. Wea. Rev., 120, 303–325
- Rockel, B, A. Will, und A. Hense, 2008: The Regional Climate Model COSMO-CLM (CCLM), Editorial, Meteorol. Z., Volume 17, Number 4, 347-348
- Trusilova, K., S. Schubert, H. Wouters, B. Früh, S. Grossman-Clarke, M. Demuzere, P. Becker, 2016: The urban land use in the COSMO-CLM model: a comparison of three parameterizations for Berlin. – Meteorol. Z. 25, 231–244, DOI:10.1127/metz/2015/0587.
- Schättler, U. (2011): A Description of the Nonhydrostatic Regional COSMO-Model Part V: Preprocessing: Initial and Boundary Data for the COSMO-Model. doi: 10.1127/0941-2948/2008/0309
Hermans, A.: Impacts of land-cover changes on the regional climate of Northern Germany. Dissertation, Universität Hamburg, 2016