Lokale stochastische Subgitterskalenmodellierung in der effizienten Simulation der geophysikalischen Strömungsdynamik

Description: Es gibt konzeptionelle Gründe, Interesse an effizienten Atmosphärenmodellen zu haben, weil diese tiefere Einblicke in der Atmosphärendynamik erlauben, z.B. in Hinsicht auf Klimavariabilität. Solche Modelle sind aber auch ein nützliches Werkzeug bei Untersuchungen der Klimasensitivität oder des Paläoklimas, wo sehr viele oder sehr lange Integrationen benötigt werden und somit die Recheneffizienz eine wichtige Rolle spielt. Besonders bei diesen Anwendungen muss darauf Wert gelegt werden, dass die unvermeidlichen Subgitterskalenparametrisierungen möglichst viel auf ersten Prinzipien basieren. Die stochastische Modenreduktion (SMR) bietet hier eine Strategie, bei der ein großer Teil der Parametrisierung auf Papier hergeleitet wird, wenn bestimmte Terme, die Wechselwirkungen zwischen nichtaufgelösten Moden beschreiben, durch einen einfachen stochastischen Prozess modelliert werden können. In früheren Anwendungen der SMR wurden die reduzierten Atmosphärenmodelle immer im Spektralraum formuliert. Somit koppelt die dazugehörige globale subgitterskalige Parametrisierung alle aufgelösten Moden miteinander. Letztes begrenzt die Anwendbarkeit der Methode auf niedrigdimensionale Systeme. Um dieses Problem zu umgehen, ist unlängst eine Implementierung der SMR für gitterbasierte Raumdiskretisierungen entwickelt worden, die in einer lokalen Parametrisierung resultiert. Diese Strategie wurde bis jetzt nur im Rahmen der Burgersgleichung getestet. Das vorgeschlagene Projekt soll signifikant dazu beitragen, die lokale SMR auf realistische Modelle der Atmosphärendynamik anzuwenden. Dabei sollen subgitterskalige Parametrisierungen für die barotrope Vorticitygleichung und für die Flachwassergleichungen auf der f-Ebene konstruiert werden. Beide Modelle beinhalten wesentliche Eigenschaften, die berücksichtigt werden müssen, wenn man die lokale SMR auf die allgemeinen Gleichungen für die Beschreibung der Atmosphärendynamik anwenden will. Die neuen subgitterskaligen Parametrisierungen sollen folgende Kriterien erfüllen: i) sie sollen systematisch aus den Modellgleichungen unter einer relativ kleinen Anzahl von Grundannahmen hergeleitet werden ii) sie sollen so konsistent wie möglich mit den Erhaltungseigenschaften der Gleichungen sein und iii) sie sollen eine minimale (falls möglich gar keine) Anpassung an Daten der aufgelösten Skalen verwenden. In der Klimamodellierung existiert ein großer Bedarf an physikalisch basierten und auflösungsunabhängig formulierten stochastischen Parametrisierungen. Die Entwicklung von subgitterskaligen Parametrisierungen mittels der SMR, wie in diesem Projekt vorgeschlagen, wird zu solchen Verfahren beitragen. Die Turbulenzparametrisierung in grob auflösenden Simulationen ist ein anderes Feld, das von einer solchen Entwicklung profitieren kann.

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Tags: Klimavariabilität ? Paläoklimatologie ? Papier ? Physik ? Atmosphärenmodell ? Berechnungsverfahren ? Geophysik ? Klimamodell ? Klimatologie ? Mathematisches Modell ? Simulation ? Atmosphäre ? Atmosphärenchemie ? Klima ? Globale Aspekte ? Atmosphärische Zirkulation ? Klimasensitivität ? Atmosphärendynamik ? Atmosphärische Wissenschaften ? Globalmodell ? Stochastik ? Turbulenz ? Wechselwirkung ? Werkzeug ?

Region: Hessen Hessen

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License: Creative Commons Namensnennung-keine Bearbeitung-Nichtkommerziell 4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Deutsche Forschungsgemeinschaft (Finanzielle Förderung)
• Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main, Institut für Atmosphäre und Umwelt (Projektverantwortung)
• Umweltbundesamt (Bereitstellung)

Last harvest: 29.09.2026 09:33

Time ranges: 2014-01-01 - 2026-09-29

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Local stochastic subgrid-scale modeling in efficient simulations of geophysical fluid dynamics
  Description: Efficient models of the atmosphere are already interesting for conceptual reasons, as they can yield deepened insight into dynamic mechanisms, e.g. with regard to climate variability. They can, however, also be a helpful tool in climate-sensitivity studies, or in investigations of paleoclimate, where many or long integrations are needed, and thus computational efficiency is a matter of importance. Especially in such applications care has to be taken that as much of the inevitable subgrid-scale parameterizations of unresolved scales are based on first principles as possible. Stochastic mode reduction (SMR) offers a corresponding strategy, where most of the parameterization is derived on paper, once the nonlinear self-interactions between the unresolved modes have been fitted to a simple stochastic process. In applications so far, however, the constructed reduced model has been given a spectral formulation, where in the global subgrid-scale (SGS) parameterization all resolved modes interact with each other. This limits the applicability of this approach to very low-dimensional systems. To circumvent this problem, recently an implementation of the SMR to grid-point-based spatial discretizations has been developed which results in a local stochastic SGS parameterization. This strategy has so far been tested within the framework of the Burgers equation. In the proposed project significant steps will be taken towards the application of the local SMR strategy to realistic models of atmospheric dynamics. SGS parameterizations should be constructed for the barotropic vorticity equation and for the shallow water equations on an f-plane. Both models exhibit essential features to be taken into account in the application of the local SMR to the general equations of atmospheric dynamics. The new SGS parameterizations should fulfill the following criteria: i) they should be derived from the model equations in a systematic way under a relatively small number of basic assumptions ii) they should be as consistent as possible with the conservation properties of the model equations and iii) they should require minimal (if possible none at all) regression fitting of the resolved scales. Currently, there is a need in climate modeling for physics constrained and resolution independent formulations of stochastic parameterizations. The development of parameterizations using SMR, as proposed here, will contribute to such methods. Besides climate modeling, turbulence modeling in large eddy simulation is another field, which can benefit from such developments.
  URL: https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1073583

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