Eduardo Zorita Jesús Fernández (postdoc Gobierno Vasco)

Transcripción

1 Grupo 25 GKSS Integrantes: Eduardo Zorita Jesús Fernández (postdoc Gobierno Vasco) Actividades con MM5: Simulación Mediterránea para análisis de la intensificación de la actividad baroclínica Integraciones para realizar separación de factores Colaboración con otros grupos de la Red RAMSHES Ensemble climático multi parametrización

2 readmm5v3 Librería Python para acceder a ficheros MM5v3 + utilidades para obtener información de un fichero MM5v3 en línea de comandos. Utilidades: readmm5v3dates readmm5v3headers readmm5v3levels readmm5v3variables mm5v3timeseries mm5v3xyz Información sobre el fichero Extrae una serie temporal Extrae un registro Acceso a través de la web de la Red Ibérica (Algoritmos) o en

3 readmm5v3 Ejemplo mm5v3timeseries [-v] [-h] -n var -p ix:iy[:iz] -m {NN BiLin} file1 [filen] shell-prompt$ mm5v3timeseries -n T2 -p -1.56:43.0 -m NN MMOUT_D : : : : : : : : : : : :

4 Comparación de parametrizaciones a escala climática sobre la Península Ibérica: climatología J. Fernández E. Zorita GKSS Forschungszentrum, Geesthacht (Grupo 25) J. P. Montávez Universidad de Murcia (Grupo 38) J. Sáenz Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea (Grupo 09) J. F. González Rouco Universidad Complutense de Madrid (Grupo 26)

5 Objetivo Analizar la sensibilidad del MM5 al uso de diferentes parametrizaciones en escalas temporales largas (años) para la Península Ibérica Existe la mejor combinación de parametrizaciones para representar el clima ibérico? Se puede encontrar, al menos, para alguna zona/variable/estación del año? Hay alguna combinación claramente no adecuada? Estrategia Realización de un ensemble de integraciones variando sistemáticamente un conjunto de parametrizaciones del MM5.

6 Datos Entrada MM5: NCEP/NCAR Reanalysis Project Resolución: 2.5º 2.5º Paso de tiempo: 6h Para verificación: Precipitación mensual en 88 estaciones homogeneizadas en UCM (González Rouco et al 2001) Temperatura mensual en superficie en 55 estaciones proporcionadas por el INM Precipitación y temperatura mensual de CRU a resolución 0.5º sobre tierra (New et al 2000)

7 MM5 Dominios 2.5º 135 km 45 km 23 niveles 6 h alm.

8 MM5 Topografía

9 Parametrizaciones Se han realizado 16 experimentos diferentes de 5 años de longitud variando 4 esquemas físicos entre 2 opciones diferentes. Notación de los experimentos: Humedad explic. Cumulus PBL 4: Simple Ice 3: Grell 2: Blackadar 5: Mixed Phase 6: Kain Fritsch 5: MRF 5624 Radiación 2: Cloud 4: RRTM o bien... R

10 Climatología Invierno Error absoluto: (RMSE de 3 meses) Precipitación Diferencia de alturas del terreno estaciones UCM MM5 mm/mes

11 Climatología Verano Error absoluto: (RMSE de 3 meses) Precipitación (mm) KF mm/mes Grell

12 Climat. estacionales Temperatura 2m Error absoluto: (RMSE 3 mes) Bias de 5 ºC posibles causas: Falta LSM T no capturada mx...

13 Climatología Enero Precipitación CRU + UCM MM5[4622] + UCM mm

14 Climatología Julio Precipitación CRU + UCM R MM5[4354] + UCM mm

15 Climatología Enero Temperatura 2m CRU + UCM R MM5[4654] + UCM ºC

16 Climatología Enero Temperatura 2m CRU + UCM R MM5[4654] + UCM ºC Corregible teniendo en cuenta la diferencia de alturas realidad modelo?

17 Climatología Julio CRU + UCM Temperatura 2m MM5[4652] + UCM

18 Climatología Julio Temperatura 2m CRU + UCM MM5[4652] + UCM ºC Temperaturas simuladas 3 5 grados más bajas

19 Climatología Julio Temperatura 2m CRU + UCM MM5[4652] + UCM ºC Temperaturas simuladas 3 5 grados más bajas El error se compensa por el error en la altura

20 Conclusiones Se han realizado 16 integraciones de 5 años sobre la Península Ibérica variando el esquema explícito de humedad, cúmulos, capa de mezcla y radiación del MM5. Del análisis de las climatologías mensuales simuladas por el MM5 se desprende: Precipitación: La mejor combinación es muy variable con la localización y época Se sobreestima en zonas de montaña Los cúmulos Kain Fritsch: <Grell invierno >Grell verano Temperatura: La mejor combinación es más uniforme: Kain Fritsch + MRF PBL Bias sistemático: temperaturas simuladas más bajas (excepto invierno) En ambos casos aparece un bias asociado a la diferencia de altura realidad modelo que posiblemente se pueda corregir aumentando la resolución (mejora de la altura simulada) o mediante un pequeño modelo estadístico/lapse rate.

21 material adicional

22 Precipitación Correlación Variabilidad interanual

23 Temperatura 2m Correlación Variabilidad interanual

24 Parameterizations 4 5 Expl. Moisture Cumulus PBL Radiation R R R R R R R R

25 Climatología Invierno Precipitación Error relativo: (mm) KF Grell %

26 Estrategia Realización de un ensemble de integraciones variando sistemáticamente un conjunto de parametrizaciones del MM5. Limitaciones Computacionales: tiempo de cálculo, almacenamiento,... No se puede recorrer todo el espacio de parametrizaciones ( tiene sentido?) Longitud temporal de varios años, pero no demasiados (5 años) De análisis: visualización de resultados, sinergias,...

27 Climat. mensuales Temperatura 2m Simple Ice + KF + MRF resto

28