Resolu'on	  dependence	  of	  deep	  convec'ons	  in	  a	  global	  simula'on	  from	  over	  10-­‐kilometer	  to	  sub-­‐
kilometer	  grid	  spacing		
1Kajikawa,	  Y.,	  1Y.	  Miyamoto,	  1R.	  Yoshida,	  1T.	  Yamaura,	  	  1H.	  Yashiro,	  and	  1,2H.	  Tomita	  		  1RIKEN	  Advanced	  InsBtute	  for	  ComputaBonal	  Science,	  	2Japan	  Agency	  for	  Marine-­‐Earth	  Science	  and	  Technology,	1	From	  the	  demonstraBon	  to	  scienBﬁc	  knowledge	  Now,	  we	  can	  run	  such	  simulaBons	  of	  Earth	  Simulator	
Athena	  Cray	  XT-­‐4	Case	  study	  (Miura	  et	  al	  2007)	

Several	  weeks	  and	  month	  Athena	  Project:	  (Sato	  et	  al	  2012)	

several	  decades	  with	  “K”,	  and	  make	  a	  breakthrough	  from	  the	  case	  study	  Related	  Papers	  •Kodama,	  C.,	  and	  co-­‐authors,	  2015:	  20-­‐year	  climatology	  of	  a	  NICAM	  AMIP-­‐type	  simulaBon,	  J.	  Meteor.	  Soc.	  Japan,	  93,	  doi:10.2151/jmsj.
2015-­‐024	  •Miyakawa,	  T.,	  and	  co-­‐authors,	  2014:	  Madden-­‐Julian	  OscillaBon	  predicBon	  skill	  of	  a	  new-­‐generaBon	  global	  model	  demonstrated	  using	  a	  supercomputer.	  Nature	  Commun.,	  5,	  3769,	  doi:10.1038/
Ncomms4769.	  

•Nakano,	  M.,	  M.	  Sawada,	  T.	  Nasuno,	  and	  M.	  Satoh,	  2015:	  Intraseasonal	  variability	  and	  tropical	  cyclogenesis	  in	  the	  western	  North	  Paciﬁc	  simulated	  by	  a	  global	  nonhydrostaBc	  atmospheric	  model.	  Geophys.	  
Res.	  Le8.,	  42,	  doi:10.1002/2014GL062479	  .	  

•Kajikawa.	  Y.,	  T.	  Yamaura,	  H.	  Tomita	  and	  M.	  Satoh,	  2015:	  Impact	  of	  tropical	  disturbance	  on	  the	  Indian	  summer	  monsoon	  onset	  simulated	  by	  global	  cloud-­‐system-­‐resolving	  model,	  SOLA,	  11,	  80-­‐84,	  doi:10.2151/
sola.2015-­‐020	  3	

NICAM:	  	  Clouds	  are	  explicitly	  calculated	  by	  cloud	  microphysics	  scheme.	  	  Spa'al	  scale	  A	  high-­‐resoluBon	  global	  non-­‐hydrostaBc	  model	  has	  a	  potenBal	  to	  reveal	  mulB-­‐scale	  phenomena	  in	  the	  atmosphere	  if	  it	  is	  used	  as	  a	  climate	  mode.	  

Climate	PDO,	  AMO	Trend	  Decadal	  variability	
Interannual	  variability	  	ENSO,IOD,	  NAO	  Seasonal	  cycle	
Intraseasonal	  variability	
MJO	  

SynopBc	  disturbance	

Typhoons,	  Tropical	  Cyclones	
Diurnal	  cycle	  	Weather	Meso-­‐scale	  phenomenon	
Temporal	  scale	  4	Grand	  Challenge	  project:	  Low-­‐pressure	

10000km	

Blocking	  	1000km	

Cloud	  cluster	

100km	

10km	stratus	1km	

Tropical	  cyclone	100m	

cumulus	

GL08	  (30km)	 GL11	  (3.5km)	
GL09	  (14km)	 GL12	  (1.7km)	
GL10	  (7km)	

GL13	  (800m)	

10m	

Today’s	  talk	  	  ••	  •Toward	  super	  high-­‐resolu'on	  global	  atmospheric	  simulaBon	  	  by	  the	  NICAM	  using	  the	  K-­‐computer.	  	  Miyamoto.	  Y.,	  Y.	  Kajikawa,	  R.	  Yoshida,	  H.	  Yashiro,	  T.	  Yamaura	  and	  H.	  
Tomita,	  2013:	  Deep	  moist	  atmospheric	  convecBon	  in	  a	  sub-­‐kilometer	  global	  simulaBon,	  Geophys.	  Res.	  Le8.,	  doi:10.1002/grl.50944.	  	  	  Miyamoto.	  Y.,	  R.	  Yoshida,	  T.	  Yamaura,	  H.	  Yashiro,	  H.	  Tomita	  and	  and	  Y.	  
Kajikawa,	  2015:	  Does	  convecBon	  vary	  in	  diﬀerent	  cloudy	  disturbances?	  
Atm.	  Sci.	  Le8.,	  DOI:	  10.1002/asl2.558	  Kajikawa.	  Y.,	  Y.	  Miyamoto,	  R.	  Yoshida,	  H.	  Yashiro,	  T.	  Yamaura	  and	  H.	  
Tomita,	  2015:	  	  ResoluBon	  Dependencies	  of	  Deep	  Moist	  ConvecBons	  in	  the	  Sub-­‐kilometer	  Global	  SimulaBon,	  	  	  	  	  	  	  	  Prog.	  Earth	  Planet.	  Sci.,	  in	  revision	  6	

IntroducBon	  and	  purpose	  of	  this	  study	  BSISO,	  TC	  etc.	  	

Convec'on	  • Element	  of	  cloudy	  disturbances	  • Transport	  heat	  and	  moisture	  • Horizontal	  scale	  〜100	  km	  Heat	  &	  Moisture	
~100	  km		  [Issue]	  	  how	  to	  solve	  in	  global	  models	  	  （Dx〜101	  –	  102	  km）	  	  Cumulus	  parameteriza'on	  ~100	  km	

Byers	  and	  Braham	  (1949)	

Aler	  2000s	  …	  	  (1) Model	  development	  	  &	  (2)	  enhancement	  of	  computer	  power	  	  è Dx	  〜	  100	  km	  (clouds	  are	  explicitly	  solved	  in	  global	  models)	  è SBll	  coarser	  or	  comparable	  to	  obs.	  	  Regional	  model	  (Weismann	  et	  al.,	  1997)	  :	  change	  around	  Δx	  <=	  4	  km	  7	QuesBon	  1	  What	  is	  the	  staBsBcal	  features	  of	  deep	  convecBons	  in	  a	  global	  model	  and	  their	  resoluBon	  dependence?	  

8	Grid	  reﬁnement	  Experiment	  by	  NICAM	  &	  K	  ./figs/xy_olr_conv_GL10_t2008061721.eps

model	NICAM	  (Tomita	  and	  Satoh	  2004,	  Satoh	  et	  al.	  2008)	

IniBal	  state	3-­‐day	  integrated	  results	  of	  1-­‐step	  coarser	  resoluBon	

SST	

JMA	  GPV+	  nudging	  (Reynolds	  weekly	  SST)	

land	

Model	  adjusted	  produced	  by	  5	  year	  run	Cloud	  physics	
Figure 4. Result 2
Boundary	  layer	  turbulence	Surface	  ﬂux	NSW6	  (Tomita	  2008)	
MYNN	  (Nakanishi	  and	  Niino	  2004,	  Noda	  et	  al.	  2008)	
Louis	  (1979)	

Long	  and	  short-­‐wave	  radiaBon	 MSTRNX	  (Sekiguchi	  and	  Nakajima	  2008)	
Cumulus	  parameterizaBon	-­‐-­‐	
Table 1. Sensitivity experiments to the horizontal mesh size
Experiments horizontal mesh size (km) initial time (UTC)
∆14.0
14.0
2012082500∆7.0
7.0
2012082500∆3.5
3.5
2012082500
Δx	  
∆1.7
1.7
2012082500∆0.8
0.82012082500

period12 hours
12 hours
12 hours
12 hours
12 hoursinitial data
∆30.0
∆14.0
∆7.0
∆3.5
∆3.5

integraBon	  period（12	  h）	9	

Successfully	  conducted	  the	  GL13(870m)	  simulaBon	  	  10	Comparison	  with	  the	  previous	  model	  resoluBon	  GL13	  (0.87km)	  with	  K	  computer	
Each	  cumulus	  in	  the	  tropical	  cyclone	  are	  expressed	  in	  detail.	

Previous	  model	  resoluBon	  (3.5km)	
11	

(a)

How	  to	  detect	  a	  convecBon	  core	  	  (b)a) ISCCP	  convecBve	  grids	  (	  	  	  	  )	  b) Find	  grids	  (	  	  	  	  )	  at	  which	  all	  the	  surrounding	  8	  grids	  	  saBsfy	  the	  ISCCP	  condiBonc) EsBmate	  horizontal	  gradient	  of	  verBcal	  velocity	  averaged	  verBcally	  in	  the	  troposphered) ConvecBve	  grids	  (	  	  	  	  )	  :=	  where	  verBcally	  aved	  w	  is	  larger	  than	  those	  at	  surrounding	  8	  grids
12	Detected	  ConvecBon	  cores	  90(a) convection and OLR in 60.87 at 201208251200UTC

30z (km)lat (deg)60

0−30−60−900−1(W m−2)(b) conv. number(c) composite (m s )300 90
16w
14lqt
0.560
250
120.4ev30
100.3
200 080.2
6−30
0.1
150
4−60
2060

120

180lon (deg)

240

300

360

100 −90
0 20004000
number0−5 −3 −1 1 3 5x (km)ConvecBon	  core	  grid	  • ConvecBon	  cores	  are	  reasonably	  detected	  around	  low	  OLR.	  
• High	  potenBal	  temperature	  deviaBons	  appear	  around	  strong	  w	  region.	  
• ConvecBon	  features	  capture	  the	  observed	  structure	  .	  
qualitaBvely	

13	

EssenBal	  change	  of	  convecBon	  staBsBcs	  Δ14.0	  km	••

Δ7.0	  km	ConvecBon	  is	  represented	  at	  1	  grid	  Lixle	  dependence	  on	  resoluBon	  Δ3.5	  km	••Δ1.7	  km	Δ0.87	  km	ConvecBon	  is	  represented	  at	  mulBple	  grids	  Intensify	  w/	  resoluBon	
14	

EssenBal	  change	  of	  convecBon	  staBsBcs	  The	  convecBon	  structure,	  number	  of	  convecBve	  cells,	  and	  distance	  to	  the	  nearest	  convecBve	  cell	  dramaBcally	  changed	  around	  2.0km	  	  15	QuesBon	  2	  Is	  there	  diﬀerence	  in	  convecBon	  structure	  and	  intensity	  in	  could	  disturbances,	  such	  as	  MJO,	  TC,	  or	  Mid-­‐
laBtude	  front?	  
16	How	  to	  detect	  cloud	  disturbances	  Madden	  Julian	  Oscilla'on	  (MJO)	  Tropical	  Cyclone（TC）	  --Temporally	  ﬁltered	  re-­‐analysis	  data	  (Kikuchi	  et	  al.	  2012)	  OLR	  >	  10	  W	  m-­‐2	  -­‐20	  <	  lat	  <	  20	  30	  <	  lon	  <	  240	  SLP	  –	  mean	  SLP	  surrounding	  3°	  <	  -­‐1	  hPa	  VerBcally	  averaged	  MWS	  >	  5	  m	  s-­‐1	  verBcally	  averaged	  verBcal	  relaBve	  vorBcity|	  >	  10-­‐5	  s-­‐1	  Region	  inside	  the	  600	  km	  radius	  MiD-­‐la'tude	  Low（MDL）	  Front（FRT）	  --Coarsened	  to	  2.5	  x	  2.5	  grid	  SLP	  –	  mean	  SLP	  surrounding	  1000	  km	  <	  -­‐	  10	  hPa	  SLP	  <	  1000	  hPa	  40	  <	  lat	  <	  70	  Region	  inside	  1000	  km	  radius	  Coarsened	  to	  2.5	  x	  2.5	  grid	  Thermal	  Front	  Parameter	  (TFP)	  >	  10-­‐10	  K	  m-­‐2	  OLR	  <	  200	  W	  m-­‐2	  Longest	  oblique	  side	  of	  enclosed	  area	  saBsfying	  the	  2	  17	condiBons	  	  >=	  10	  deg	  ConvecBon	  structure	  in	  each	  disturbance	  	  Globe	

MJO	

TC	

MDL	

FRT	Height	

High	High	Low	Low	Max	  W	Strong	Weak	

Strong	Weak	

Downward	  moBon	  below	  cloud	  base.	

18	

Environmental	  ﬁeld	  of	  convecBons	  	  MJO:	  	  Large	  CAPE	  	  	  	  Weak	  convergence	  TC:	  Strong	  convergence	  	  	  	  	  Small	  CAPE	  MDL	  &	  FRT:	  	  	  	  	  	  Strong	  verBcal	  wind	  shear	  	  	  	  	  Small	  CAPE	  19	QuesBon	  3	  	  In	  what	  area	  does	  convecBon	  make	  the	  largest	  contribuBon	  to	  the	  global	  mean?	  	  	  (What	  environmental	  condi'on	  is	  eﬀecBve	  in	  producing	  the	  diversity	  of	  convecBon	  properBes)	  20	ResoluBon	  Dependence	  in	  the	  Global	  Field	  21	ResoluBon	  Dependence	  in	  the	  Global	  Field	  OLR	PrecipitaBon	

decreasing	  trend	Zonal	  wind	

Mass	  ﬂux	22	

Zonal	  mean	  OLR	  and	  the	  #	  of	  detected	  convecBons	  1.
2.

Overall,	  OLR	  in	  Δ0.87	  and	  Δ1.7	  is	  higher	  than	  in	  other	  resoluBon	  experiments.	  	  OLR	  in	  each	  simulaBon	  is	  consistent	  with	  observaBon,	  except	  for	  the	  area	  between	  30S	  and	  10S;	  OLR	  in	  the	  simulaBon	  is	  about	  30	  W	  m-­‐2	  larger	  than	  observaBons	  in	  peak.	  This	  strongly	  aﬀects	  the	  posiBve	  bias	  of	  the	  global	  mean	  OLR.	  	
23	

Area	  of	  each	  ISCCP	  cloud	  type	  over	  the	  globe	  1.

Cb	  decreased	  &	  CLR	  increased	  between	  Δ3.5	  and	  Δ1.7	  	  Ci	  also	  increased	  2.	  
[Mid-­‐LaBtude]	  	  the	  increase	  CLR	  	  [Tropics]	  canceled	  out	  between	  the	  increased	  CLR	  and	  Cir	  with	  Cb	  	  3. The	  area	  of	  low	  cloud	  (e.g.,	  Stratocumulus)	  gradually	  decreases	  with	  higher	  resoluBon,	  especially	  from	  Δ14	  and	  Δ3.5.	
24	

ResoluBon	  dependence	  of	  the	  precipitaBon	  rate	  1.
2.

Strong	  precipitaBon	  is	  shown	  in	  Δ1.7	  (around	  50mm	  h-­‐1)	  and	  Δ0.87	  (more	  than	  100mm	  h-­‐1).	  	  The	  raBo	  of	  strong	  rainfall,	  which	  is	  in	  excess	  of	  20	  mm	  h-­‐1,	  is	  drasBcally	  increased	  from	  Δ3.5	  to	  Δ1.7.	  	

25	

ResoluBon	  Dependence	  on	  ConvecBon	  ProperBes	  26	Land	  and	  Ocean	  Diﬀerence	  27	

LaBtudal	  diﬀerence	  28	Diﬀerent	  Cloudy	  Disturbance	  29	

Summary	  I	   Global	  sub-­‐kilometer	  simulaBon	  has	  conducted.	  
 Signiﬁcant	  change	  of	  ConvecBon	  features	  (structure,	  number,	  distance)	  signiﬁcantly	  between	  the	  3.5-­‐km	  and	  1.7-­‐km	  resoluBons	  èless	  than	  2-­‐3km	  to	  resolve	  convecBon	  	   ConvecBon	  diﬀerences	  in	  various	  atmospheric	  cloudy	  disturbances	  (MJO,	  TC,	  MDL,	  and	  FRT)	  in	  terms	  of	  cloud	  top	  height,	  upward	  moBon,	  precipitaBon.	  
 Global	  mean:	  PrecipitaBon	  etc	  …	  conserved	  in	  diﬀ	  resoluBon.	  
RaBo	  of	  the	  cloud	  type	  is	  diﬀerent.	  	  Cb	  decrease,	  CLR	  increase,	  Low	  cloud	  decrease	  …	   Diversity	  of	  convec'on	  proper'es:	  Tropics	  large	  resoluBon	  dependence,	  mid-­‐high	  lat	  smaller.	  	  No	  signiﬁcant	  diﬀ	  between	  land	  and	  Ocean.	  EssenBal	  change	  around	  1km	  in	  cloudy	  disturbances.	  	  	  	  30	Summary	  II	  We	  found	  a	  diﬀerence	  in	  resoluBon	  dependency	  	  in	  the	  simulated	  convecBon	  property.	  	  	  It	  is	  important	  that	  the	  convecBons,	  even	  in	  cloudy	  disturbances,	  show	  a	  convergent	  trend	  for	  the	  number	  and	  are	  resolved	  not	  by	  a	  single	  grid,	  but	  by	  mulBple	  grids	  between	  Δ1.7	  and	  Δ0.87,	  at	  least,	  despite	  the	  existence	  of	  the	  above	  diﬀerence.	  	  	  [Future]	  Necessary	  of	  the	  examinaBon	  of	  the	  interacBons	  between	  convecBon	  and	  disturbances	  based	  on	  longer	  period	  datasets	  with	  a	  spaBal	  resoluBon	  high	  enough	  to	  resolve	  it.	  

31