Neue Erkenntnisse zu tropischen Regenfällen und den verbundenen Unstimmigkeiten zwischen Modellen
Die innertropische Konvergenzzone (ITCZ) ist der wichtigste Niederschlagsgürtel in den Tropen. Sie trägt in erster Linie zu den globalen Niederschlägen bei und ist eng mit der meridional ausgerichteten Hadley-Zirkulation verbunden. Letztere verteilt die durch die Konvektion in der ITCZ freigesetzten latenten Wärme von den Tropen in die Extratropen, wodurch die ITCZ für die atmosphärische Energiebilanz von entscheidender Bedeutung ist. Leider treten in Wetter- und Klimamodellen nach wie vor große systematische Fehler bei der Simulation der ITCZ auf. Ein möglicher Ausweg aus diesem Problem besteht darin, den Gitterabstand der Modelle auf wenige Kilometer zu verringern, so dass Gewitter explizit dargestellt werden können. Dadurch werden die multiskaligen Wechselwirkungen zwischen Konvektion und großräumigen Zirkulationen verbessert. Dies erhöht jedoch die Rechenkosten im Vergleich zu Standard-Klimamodellen erheblich. In einer aktuellen Studie unter der Leitung von Dr. Hyunju Jung haben Forscher des IMKTRO und der Ludwig-Maximilians-Universität München Sensitivitätstests mit dem ICON-Modell des Deutschen Wetterdienstes (DWD) in einer tropischen Aquachannel-Konfiguration durchgeführt, d.h. beschränkt auf niedrige Breiten und ohne Kontinente. Der Modelloutput wurde mit einem neuartigen Diagnosewerkzeug nach Emanuel (2019) [1] analysiert, das dabei hilft, die physikalischen Gründe für Unterschiede in der mittleren Niederschlagsmenge aufgrund von Änderungen im Gitterabstand und der Behandlung von Gewittern und anderen Wolkensystemen aufzudecken.
Das diagnostische Rahmenkonzept basiert auf einem boundary-layer quasi-equilibrium (BLQE), einer Approximation für schwache Temperaturgradienten und der Erhaltung von Masse und Energie. Im BLQE wird eine Energieaufnahme der Atmosphäre aus dem Ozean durch den Eintrag trockenerer und/oder kühlerer Luft aus höheren Schichten durch großräumige Subsidenz oder Absinkbewegungen in der Nähe von Gewittern, z. B. durch verdunstenden Regen, ausgeglichen. Ein Schlüsselparameter ist die sogenannte Niederschlagseffizienz, d. h. der Anteil des Wolkenkondensats, der letztlich in Bodennähe in Regen umgewandelt wird. "Die große Neuerung am neuen diagnostischen Rahmenkonzept", betont Erstautorin Jung, "ist, dass es zum ersten Mal einen fairen Vergleich zwischen allen Simulationen trotz der unterschiedlichen Behandlung von Wolken und Gewittern ermöglicht."
Alle Experimente weisen ein deutliches Niederschlagsmaximum um den Äquator auf, ähnlich der ITCZ über den realen tropischen Ozeanen (Abbildung a). Die mittlere Niederschlagsmenge nimmt jedoch zu, wenn Gewitter explizit dargestellt werden (vgl. zwischen schwarzen und grauen bzw. farbigen Linien). Ein kleinerer Abstand im Modellgitter führt zu einer trockeneren und breiteren ITCZ (vgl. durchgezogene und Gestrichelt-gepunktete Linien). Das Diagnoseinstrument von Jung et al. zeigt, dass Unterschiede in den Masseflüssen im Bereich des konvektiven Aufwinds (Abbildung b) hauptsächlich die Unterschiede im Niederschlag erklären, während sich die Niederschlagseffizienz nur wenig ändert. Bei 13 km führt eine explizite Darstellung von Gewittern zu einer ausgeprägteren großräumigen Zirkulation und bodennahen Winden, was die Oberflächenflüsse verstärkt. Letztere entziehen Wärme und Feuchtigkeit aus dem Ozean, was durch verstärkte Absinkbewegungen, ausgelöst durch verdunstenden Regen, ausgeglichen wird. Bei einer Verringerung des Gitterabstands, z. B. von 13 km auf 5 km, bleibt diese Beziehung zwischen Wind, Oberflächenströmungen und Niederschlag bestehen. Hierbei spielt zusätzlich eine Veränderung der Lufteigenschaften eine Rolle, da der vertikale Feuchtigkeitsgradient bestimmt, wie viel trockenere, kühlere Luft nach unten in tiefere Schichten transportiert wird. Diese Ergebnisse unterstreichen den allgemeinen Nutzen des Diagnosewerkzeugs für ein besseres physikalisches Verständnis der Unterschiede zwischen verschiedenen Wetter- und Klimamodellen und sollten in der Forschungsgemeinschaft stärker genutzt werden.
[1] Emanuel, K.: Inferences from simple models of slow, convectively coupled processes, J. Atmos. Sci., 76, 195–208, https://doi.org/10.1175/JAS-D-18-0090.1, 2019.
[2] Jung, H., Knippertz, P., Ruckstuhl, Y., Redl, R., Janjic, T., and Hoose, C.: Understanding the dependence of mean precipitation on convective treatment and horizontal resolution in tropical aquachannel experiments, Weather Clim. Dyn., 4, 1111–1134, https://doi.org/10.5194/wcd-4-1111-2023, 2023.