ERA40 Dynamical Downscaling · Institut für Meteorologie Dr. Bodo Ahrens und Geophysik der...

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Dr. Bodo Ahrens Institut für Meteorologie und Geophysik der Universität Wien ERA40 Dynamical Downscaling Bodo Ahrens, Alexander Beck Institut für Meteorologie und Geophysik, Universität Wien e-mail: [email protected]

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ERA40 Dynamical Downscaling

Bodo Ahrens, Alexander BeckInstitut für Meteorologie und Geophysik, Universität Wien

e-mail: [email protected]

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Motivation

● High-resolution Alpine climate description (daily, Dx ~ 10km)● Training input for climate impact models● Test-bed for ECHAM DDS

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Mesoscale Alpine Programme SOP: Sept. 7 to Nov. 15, 1999 \Bougeault et al 2001

FH analysis: ~6500 rain stations, no bias correction, daily/25km mesh size -> all data is interpolated to this mesh size

ERA40 (mesh size ~120km)

ALADIN (50km) ALADIN (12km)

MAP SOP precipitationFrei & Haeller (2001) analysis

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Sequence of hindcasts

• 30h hindcasts, 6h coupling time step• discarding the first 6h (model spin up)• one-way nesting e.g. 12km nest directly in 120km ERA40 => a scale jump of a factor of 10

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The problem: Optimal nesting strategy?

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Nesting StrategiesERA40 (~120km)

LACE (12km)8pt buffer(op. in ARP)

direct

LACE (12km)32pt buffer

dire

ct32

LACE (12km)8pt buffer,blending(climate mode for small scales)

blen

ding

LACE (12km)8pt buffer

50km nest8pt buffer

double

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Impact of Nesting ConfigurationFrei & Haeller (2001) analysis

direct double

bias:(mm/d)

doubleblendingdirect32directERA40

0.19 0.26 0.06 0.22

-1.03

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Resolution Effects

50km

direct (12km), but 50km orography

direct (12km)

26 Sep. 1999 precipitation

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12 km Nests

blendingdouble

direct direct32

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Statistics

SPREX: temporal mean of ratios of spatial field variancesSPRET: spatial mean of ratios of pixel time series variancesR^2_X: temporal mean of squared spatial field correlationsR^2_T: spatial mean of squared time series correlations

1day

⇒ other errors are more important than differences due to nesting strategy

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Pattern of R^2_X

Pattern of R^2_T

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Statistics

Performance or evaluation problem below 100km?

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Conclusions ● Precipitation patterns at 1d/100km scale are bet-

ter represented in ALADIN-12km than in ERA40-120km simulations.

● Nesting configuration not crucial despite the large resolution jump (factor 10), especially double nest-ing not necessary – “There are other problems!”

● Continuous blending (= spectral nudging) seems to be promising, but expensive!?

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OutlookDirect nesting => DDS, but no regional climate due to lack of memory!

0.5 step into “climate simulation”: Surface blending, i.e.relaxation of ISBA sfc. to TESSEL sfc.

Implementation and test by Jure C. (for MAP SOP):- 90% blending better than 97% or no blending (-> memory is good & ERA40 sfc assimilation too!)- 100% blending (no reinitialization) worst (died in a 1999 sim. -> climate ISBA, improved radiation scheme)

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NO vs 97% blending

Hydrol. Sim with WaSiM (500m,1h) in an Alpine watershed(2600km^2)

1999

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Why with ALADIN?

● Operational in Austria and most neighbors● Packaged and phased with ARPEGE/IFS and closely related with ARPEGE-CLIMATE – Will this prevail??