Modeling surface-atmosphere exchange of trace gases and energy within and above the Amazon rain forest

Die vorliegende Dissertation untersucht die biogeochemischen Vorgänge in der Vegetationsschicht (Bestand) und die Rückkopplungen zwischen physiologischen und physikalischen Umweltprozessen, die das Klima und die Chemie der unteren Atmosphäre beeinflussen. Ein besondere Schwerpunkt ist die Verwendung theoretischer Ansätze zur Quantifizierung des vertikalen Austauschs von Energie und Spurengasen (Vertikalfluss) unter besonderer Berücksichtigung der Wechselwirkungen der beteiligten Prozesse. Es wird ein differenziertes Mehrschicht-Modell der Vegetation hergeleitet, implementiert, für den amazonischen Regenwald parametrisiert und auf einen Standort in Rondonia (Südwest Amazonien) angewendet, welches die gekoppelten Gleichungen zur Energiebilanz der Oberfläche und CO2-Assimilation auf der Blattskala mit einer Lagrange-Beschreibung des Vertikaltransports auf der Bestandesskala kombiniert. Die hergeleiteten Parametrisierungen beinhalten die vertikale Dichteverteilung der Blattfläche, ein normalisiertes Profil der horizontalen Windgeschwindigkeit, die Lichtakklimatisierung der Photosynthesekapazität und den Austausch von CO2 und Wärme an der Bodenoberfläche. Desweiteren werden die Berechnungen zur Photosynthese, stomatären Leitfähigkeit und der Strahlungsabschwächung im Bestand mithilfe von Feldmessungen evaluiert. Das Teilmodell zum Vertikaltransport wird im Detail unter Verwendung von 222-Radon-Messungen evaluiert. Die ``Vorwärtslösung'' und der ``inverse Ansatz'' des Lagrangeschen Dispersionsmodells werden durch den Vergleich von beobachteten und vorhergesagten Konzentrationsprofilen bzw. Bodenflüssen bewertet. Ein neuer Ansatz wird hergeleitet, um die Unsicherheiten des inversen Ansatzes aus denjenigen des Eingabekonzentrationsprofils zu quantifizieren. Für nächtliche Bedingungen wird eine modifizierte Parametrisierung der Turbulenz vorgeschlagen, welche die freie Konvektion während der Nacht im unteren Bestand berücksichtigt und im Vergleich zu früheren Abschätzungen zu deutlich kürzeren Aufenthaltszeiten im Bestand führt. Die vorhergesagte Stratifizierung des Bestandes am Tage und in der Nacht steht im Einklang mit Beobachtungen in dichter Vegetation. Die Tagesgänge der vorhergesagten Flüsse und skalaren Profile von Temperatur, H2O, CO2, Isopren und O3 während der späten Regen- und Trockenzeit am Rondonia-Standort stimmen gut mit Beobachtungen überein. Die Ergebnisse weisen auf saisonale physiologische Änderungen hin, die sich durch höhere stomatäre Leitfähigkeiten bzw. niedrigere Photosyntheseraten während der Regen- und Trockenzeit manifestieren. Die beobachteten Depositionsgeschwindigkeiten für Ozon während der Regenzeit überschreiten diejenigen der Trockenzeit um 150-250%. Dies kann nicht durch realistische physiologische Änderungen erklärt werden, jedoch durch einen zusätzlichen cuticulären Aufnahmemechanismus, möglicherweise an feuchten Oberflächen. Der Vergleich von beobachteten und vorhergesagten Isoprenkonzentrationen im Bestand weist auf eine reduzierte Isoprenemissionskapazität schattenadaptierter Blätter und zusätzlich auf eine Isoprenaufnahme des Bodens hin, wodurch sich die globale Schätzung für den tropischen Regenwald um 30% reduzieren würde. In einer detaillierten Sensitivitätsstudie wird die VOC Emission von amazonischen Baumarten unter Verwendung eines neuronalen Ansatzes in Beziehung zu physiologischen und abiotischen Faktoren gesetzt. Die Güte einzelner Parameterkombinationen bezüglich der Vorhersage der VOC Emission wird mit den Vorhersagen eines Modells verglichen, das quasi als Standardemissionsalgorithmus für Isopren dient und Licht sowie Temperatur als Eingabeparameter verwendet. Der Standardalgorithmus und das neuronale Netz unter Verwendung von Licht und Temperatur als Eingabeparameter schneiden sehr gut bei einzelnen Datensätzen ab, scheitern jedoch bei der Vorhersage beobachteter VOC Emissionen, wenn Datensätze von verschiedenen Perioden (Regen/Trockenzeit), Blattentwicklungsstadien, oder gar unterschiedlichen Spezies zusammengeführt werden. Wenn dem Netzwerk Informationen über die Temperatur-Historie hinzugefügt werden, reduziert sich die nicht erklärte Varianz teilweise. Eine noch bessere Leistung wird jedoch mit physiologischen Parameterkombinationen erzielt. Dies verdeutlicht die starke Kopplung zwischen VOC Emission und Blattphysiologie.

Merkmalsbezogene Verifikation hochaufgelöster Niederschlagsvorhersagen für Deutschland

Die Verifikation bewertet die Güte von quantitativen Niederschlagsvorhersagen(QNV) gegenüber Beobachtungen und liefert Hinweise auf systematische Modellfehler. Mit Hilfe der merkmals-bezogenen Technik SAL werden simulierte Niederschlagsverteilungen hinsichtlich (S)truktur, (A)mplitude und (L)ocation analysiert. Seit einigen Jahren werden numerische Wettervorhersagemodelle benutzt, mit Gitterpunktabständen, die es erlauben, hochreichende Konvektion ohne Parametrisierung zu simulieren. Es stellt sich jetzt die Frage, ob diese Modelle bessere Vorhersagen liefern. Der hoch aufgelöste stündliche Beobachtungsdatensatz, der in dieser Arbeit verwendet wird, ist eine Kombination von Radar- und Stationsmessungen. Zum einem wird damit am Beispiel der deutschen COSMO-Modelle gezeigt, dass die Modelle der neuesten Generation eine bessere Simulation des mittleren Tagesgangs aufweisen, wenn auch mit zu geringen Maximum und etwas zu spätem Auftreten. Im Gegensatz dazu liefern die Modelle der alten Generation ein zu starkes Maximum, welches erheblich zu früh auftritt. Zum anderen wird mit dem neuartigen Modell eine bessere Simulation der räumlichen Verteilung des Niederschlags, durch eine deutliche Minimierung der Luv-/Lee Proble-matik, erreicht. Um diese subjektiven Bewertungen zu quantifizieren, wurden tägliche QNVs von vier Modellen für Deutschland in einem Achtjahreszeitraum durch SAL sowie klassischen Maßen untersucht. Die höher aufgelösten Modelle simulieren realistischere Niederschlagsverteilungen(besser in S), aber bei den anderen Komponenten tritt kaum ein Unterschied auf. Ein weiterer Aspekt ist, dass das Modell mit der gröbsten Auf-lösung(ECMWF) durch den RMSE deutlich am besten bewertet wird. Darin zeigt sich das Problem des ‚Double Penalty’. Die Zusammenfassung der drei Komponenten von SAL liefert das Resultat, dass vor allem im Sommer das am feinsten aufgelöste Modell (COSMO-DE) am besten abschneidet. Hauptsächlich kommt das durch eine realistischere Struktur zustande, so dass SAL hilfreiche Informationen liefert und die subjektive Bewertung bestätigt. rnIm Jahr 2007 fanden die Projekte COPS und MAP D-PHASE statt und boten die Möglich-keit, 19 Modelle aus drei Modellkategorien hinsichtlich ihrer Vorhersageleistung in Südwestdeutschland für Akkumulationszeiträume von 6 und 12 Stunden miteinander zu vergleichen. Als Ergebnisse besonders hervorzuheben sind, dass (i) je kleiner der Gitter-punktabstand der Modelle ist, desto realistischer sind die simulierten Niederschlags-verteilungen; (ii) bei der Niederschlagsmenge wird in den hoch aufgelösten Modellen weniger Niederschlag, d.h. meist zu wenig, simuliert und (iii) die Ortskomponente wird von allen Modellen am schlechtesten simuliert. Die Analyse der Vorhersageleistung dieser Modelltypen für konvektive Situationen zeigt deutliche Unterschiede. Bei Hochdrucklagen sind die Modelle ohne Konvektionsparametrisierung nicht in der Lage diese zu simulieren, wohingegen die Modelle mit Konvektionsparametrisierung die richtige Menge, aber zu flächige Strukturen realisieren. Für konvektive Ereignisse im Zusammenhang mit Fronten sind beide Modelltypen in der Lage die Niederschlagsverteilung zu simulieren, wobei die hoch aufgelösten Modelle realistischere Felder liefern. Diese wetterlagenbezogene Unter-suchung wird noch systematischer unter Verwendung der konvektiven Zeitskala durchge-führt. Eine erstmalig für Deutschland erstellte Klimatologie zeigt einen einer Potenzfunktion folgenden Abfall der Häufigkeit dieser Zeitskala zu größeren Werten hin auf. Die SAL Ergebnisse sind für beide Bereiche dramatisch unterschiedlich. Für kleine Werte der konvektiven Zeitskala sind sie gut, dagegen werden bei großen Werten die Struktur sowie die Amplitude deutlich überschätzt. rnFür zeitlich sehr hoch aufgelöste Niederschlagsvorhersagen gewinnt der Einfluss der zeitlichen Fehler immer mehr an Bedeutung. Durch die Optimierung/Minimierung der L Komponente von SAL innerhalb eines Zeitfensters(+/-3h) mit dem Beobachtungszeit-punkt im Zentrum ist es möglich diese zu bestimmen. Es wird gezeigt, dass bei optimalem Zeitversatz die Struktur und Amplitude der QNVs für das COSMO-DE besser werden und damit die grundsätzliche Fähigkeit des Modells die Niederschlagsverteilung realistischer zu simulieren, besser gezeigt werden kann.

Global simulated soil biogenic nitric oxide (NO) emissions: Impact, improvement and innovation

rnNitric oxide (NO) is important for several chemical processes in the atmosphere. Together with nitrogen dioxide (NO2 ) it is better known as nitrogen oxide (NOx ). NOx is crucial for the production and destruction of ozone. In several reactions it catalyzes the oxidation of methane and volatile organic compounds (VOCs) and in this context it is involved in the cycling of the hydroxyl radical (OH). OH is a reactive radical, capable of oxidizing most organic species. Therefore, OH is also called the “detergent” of the atmosphere. Nitric oxide originates from several sources: fossil fuel combustion, biomass burning, lightning and soils. Fossil fuel combustion is the largest source. The others are, depending on the reviewed literature, generally comparable to each other. The individual sources show a different temporal and spatial pattern in their magnitude of emission. Fossil fuel combustion is important in densely populated places, where NO from other sources is less important. In contrast NO emissions from soils (hereafter SNOx) or biomass burning are the dominant source of NOx in remote regions.rnBy applying an atmospheric chemistry global climate model (AC-GCM) I demonstrate that SNOx is responsible for a significant part of NOx in the atmosphere. Furthermore, it increases the O3 and OH mixing ratio substantially, leading to a ∼10% increase in the oxidizing efficiency of the atmosphere. Interestingly, through reduced O3 and OH mixing ratios in simulations without SNOx, the lifetime of NOx increases in regions with other dominating sources of NOx

Mineral dust mobilisation, transport, and deposition in different climate epochs

Mineral dust is an important component of the Earth's climate system and provides essential nutrientsrnto oceans and rain forests. During atmospheric transport, dust particles directly and indirectly influencernweather and climate. The strength of dust sources and characteristics of the transport, in turn, mightrnbe subject to climatic changes. Earth system models help for a better understanding of these complexrnmechanisms.rnrnThis thesis applies the global climate model ECHAM5/MESSy Atmospheric Chemistry (EMAC) for simulationsrnof the mineral dust cycle under different climatic conditions. The prerequisite for suitable modelrnresults is the determination of the model setup reproducing the most realistic dust cycle in the recentrnclimate. Simulations with this setup are used to gain new insights into properties of the transatlanticrndust transport from Africa to the Americas and adaptations of the model's climate forcing factors allowrnfor investigations of the impact of climatic changes on the dust cycle.rnrnIn the first part, the most appropriate model setup is determined through a number of sensitivity experiments.rnIt uses the dust emission parametrisation from Tegen et al. 2002 and a spectral resolutionrnof T85, corresponding to a horizontal grid spacing of about 155 km. Coarser resolutions are not able tornaccurately reproduce emissions from important source regions such as the Bodele Depression in Chad orrnthe Taklamakan Desert in Central Asia. Furthermore, the representation of ageing and wet deposition ofrndust particles in the model requires a basic sulphur chemical mechanism. This setup is recommended forrnfuture simulations with EMAC focusing on mineral dust.rnrnOne major branch of the global dust cycle is the long-range transport from the world's largest dustrnsource, the Sahara, across the Atlantic Ocean. Seasonal variations of the main transport pathways to thernAmazon Basin in boreal winter and to the Caribbean during summer are well known and understood,rnand corroborated in this thesis. Both Eulerian and Lagrangian methods give estimates on the typicalrntransport times from the source regions to the deposition on the order of nine to ten days. Previously, arnhuge proportion of the dust transported across the Atlantic Ocean has been attributed to emissions fromrnthe Bodele Depression. However, the contribution of this hot spot to the total transport is very low inrnthe present results, although the overall emissions from this region are comparable. Both model resultsrnand data sets analysed earlier, such as satellite products, involve uncertainties and this controversy aboutrndust transport from the Bodele Depression calls for future investigations and clarification.rnrnAforementioned characteristics of the transatlantic dust transport just slightly change in simulationsrnrepresenting climatic conditions of the Little Ice Age in the middle of the last millennium with meanrnnear-surface cooling of 0.5 to 1 K. However, intensification of the West African summer monsoon duringrnthe Little Ice Age is associated with higher dust emissions from North African source regions and wetterrnconditions in the Sahel. Furthermore, the Indian Monsoon and dust emissions from the Arabian Peninsula,rnwhich are affected by this circulation, are intensified during the Little Ice Age, whereas the annual globalrndust budget is similar in both climate epochs. Simulated dust emission fluxes are particularly influencedrnby the surface parameters. Modifications of the model do not affect those in this thesis, to be able tornascribe all differences in the results to changed forcing factors, such as greenhouse gas concentrations.rnDue to meagre comparison data sets, the verification of results presented here is problematic. Deeperrnknowledge about the dust cycle during the Little Ice Age can be obtained by future simulations, based onrnthis work, and additionally using improved reconstructions of surface parameters. Better evaluation ofrnsuch simulations would be possible by refining the temporal resolution of reconstructed dust depositionrnfluxes from existing ice and marine sediment cores.