Development and application of assimilation techniques of hydrometeorological remotely-sensed data in meteorological and land-surface models
Creators: name: Σερπετζόγλου, Ευθύμιος Ι.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2018
Subjects: Ατμοσφαιρικά και εδαφικά αριθμητικά μοντέλα
Αφομοίωση δεδομένων
Εδαφική υγρασία
Βροχόπτωση
Atmospheric and land surface models
Data assimilation
Soil moisture
Precipitation

description: Η διατριβή επικεντρώνεται στη μελέτη του ηπειρωτικού υδάτινου κύκλου και συνδυάζει προηγμένα εδαφικά και ατμοσφαιρικά μοντέλα με δεδομένα τηλεπισκόπισης για τη διερεύνηση των αλληλεπιδράσεων μεταξύ των διεργασιών του υδάτινου κύκλου που πραγματοποιούνται κάτω από την επιφάνεια της γης, στην επιφάνεια της αλλά και στο ατμοσφαιρικό οριακό στρώμα. Το πρώτο μέρος της διατριβής περιλαμβάνει τη μελέτη της διάδοσης του σφάλματος που χαρακτηρίζει τα δεδομένα βροχόπτωσης από τηλεπισκόπιση στα πεδία εδαφικής υγρασίας που προσομοιώνονται από ένα προηγμένο εδαφικό μοντέλο. Η μελέτη διευκολύνει την εις βάθος διερεύνηση και σύγκριση δύο σημαντικών πηγών σφάλματος στη προσομοίωση των ιδιοτήτων της επιφανειακής εδαφικής κατάστασης σε περιοχική κλίμακα, δηλαδή το σφάλμα που οφείλεται στις εκτιμήσεις βροχόπτωσης και το σφάλμα που προκαλείται από τις εσωτερικές παραμετροποιήσεις του μοντέλου. Μέσω αυτής της ανάλυσης ευαισθησίας, επιτυγχάνεται επίσης η σύγκριση των επιδόσεων τριών σημαντικών συνόλων δεδομένων βροχόπτωσης από τηλεπισκόπιση (NEXRAD, TRMM και CMORPH) καθώς και η αξιολόγηση των επιδόσεων του προηγμένου εδαφικού μοντέλου (CLM3.5). Το δεύτερο μέρος της διατριβής διερευνά την αλληλεπίδραση μεταξύ των επιφανειακών υδάτων (ποτάμια, λίμνες κ.λπ.) και των υποκείμενων υπόγειων υδάτων, επίσης σε περιοχική και εποχική κλίμακα. Η μελέτη βελτιώνει την παραμετροποίηση του CLM3.5 ως προς τις αλληλεπιδράσεις μεταξύ επιφανειακών και υπόγειων υδάτων (προσέγγιση TOPMODEL), λαμβάνοντας υπόψη τη διήθηση των επιφανειακών υδάτων στα υπόγεια ύδατα που δεν υπήρχε μέχρι τώρα. Τα αποτελέσματα δείχνουν σημαντική βελτίωση στις προσομοιώσεις των πεδίων εδαφικής υγρασίας και άλλων επιφανειακών εδαφικών παραμέτρων στις περιοχές που περιλαμβάνουν μεγάλους ποταμούς ή γύρω από αυτούς. Και οι δύο προαναφερόμενες αναλύσεις παρουσιάζουν παρεμφερή κλιματολογικά χαρακτηριστικά. Συγκεκριμένα, τόσο οι στατιστικές των σφαλμάτων στο CLM όσο και η νέα παραμετροποίηση αλληλεπίδρασης μεταξύ ποταμών και υπόγειων υδάτων εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό από τις συνθήκες υγρασίας που επικρατούν κατά την περίοδο των προσομοιώσεων (καλύτερα αποτελέσματα στις περιπτώσεις υγρών περιοχών και περιόδων). Το τρίτο μέρος της διατριβής πραγματεύεται την ανάπτυξη και εφαρμογή μιας νέας τεχνικής αφομοίωσης δεδομένων βροχόπτωσης από τηλεπισκόπιση στα εδαφικά σχήματα προηγμένων μετεωρολογικών μοντέλων. Η τεχνική βελτιώνει σημαντικά την ικανότητα πρόγνωσης βροχοπτώσεων σε περιπτώσεις έντονων καταιγιδοφόρων συστημάτων, προσφέροντας έτσι ένα πολύτιμο εργαλείο στους μετεωρολόγους παγκοσμίως. Η τεχνική αφομοίωσης αξιολογείται για δύο διαφορετικά προηγμένα συστήματα πρόγνωσης καιρού (συστήματα POSEIDON και WRF) σε δύο διαφορετικές ηπειρωτικές περιοχές (ΗΠΑ και Ευρώπη, αντίστοιχα) με χρήση δύο διαφορετικών πηγών δεδομένων βροχόπτωσης για την εισαγωγή στο εδαφικό σχήμα (NEXRAD και CMORPH, αντίστοιχα). Επιπλέον, πραγματοποιείται ενδελεχής μελέτη για την καλύτερη κατανόηση των σύνθετων διεργασιών αλληλεπίδρασης και ανατροφοδοτήσεων μεταξύ εδάφους και ατμόσφαιρας.
description: The dissertation focuses on the study of the continental water cycle and combines advanced atmospheric and land surface modelling systems with remotely-sensed data to thoroughly investigate the interactions between water cycle processes taking place underground, at the land surface and in the lower atmospheric boundary layer. The first part of the dissertation includes the study of the propagation of error of remotely-sensed precipitation data to the soil moisture fields simulated by an advanced land surface model (LSM). The study facilitates the in-depth investigation and comparison of two major error sources in the simulation of land surface state properties at the regional scale, namely the error induced by rainfall forcing and the error induced by model internal parameterizations. Through this error sensitivity analysis, two other major contributions are achieved; namely, the comparison of the performance of three extensive sources of remotely-sensed rainfall data (NEXRAD, TRMM and CMORPH) as well as the evaluation of the performance of the advanced LSM (Community Land Model, version 3.5). The second part of the dissertation investigates the interaction between water reservoirs over land (rivers, lakes etc.) and the underlying groundwater at the regional/seasonal scale. The study improves the CLM3.5 parameterization of the interactions between surface- and groundwater (TOPMODEL approach) by considering the discharge of land surface streams into groundwater that was not accounted before. The results show significant improvement in the simulations of soil moisture and other land surface properties in the areas including or surrounding major river networks. Both studies identify similar climatological effects of the prescribed analyses. Specifically, the CLM error statistics and the new river-groundwater interaction parameterization highly depend on the wetness conditions that prevail during the simulation period (improved results on wet areas or seasons). The third part of the dissertation discusses the development and application of a new assimilation technique through the ingestion of remotely-sensed precipitation data in the land surface schemes of advanced mesoscale models. The technique significantly improves the models’ quantitative precipitation forecasting capability in cases of extreme thunderstorms, thus offering a valuable tool to meteorologists worldwide. The assimilation technique is tested for two different advanced weather forecasting systems (i.e., the POSEIDON and the WRF systems) in two different continental regimes (i.e., continental USA and Europe, respectively) with two different sources of remotely-sensed rainfall for the LSM data ingestion (i.e., NEXRAD and CMORPH estimates, respectively). Moreover, an extensive feedback investigation is performed, advancing our understanding of the complex land-atmosphere interaction processes.