Einfluss von CO2 Flüssen in einem gekoppelten

mesoskaligen Land- und Atmosphärenmodell

Markus Übel und Andreas Bott

Universität Bonn, Meteorologisches Institut, email: muebel@uni-bonn.de

TR32

1) Motivation

Für eine präzise numerische Wettervorhersage spielen die Wechselwirkungen zwi-

schen der Erdoberfläche und der unteren Atmosphäre eine wichtige Rolle. Dazu

benutzen wir das gekoppelte Modellsystem „TerrSysMP“ (COSMO-CLM-ParFlow),

welches den Austausch zwischen Boden, Vegetation und Atmosphäre simuliert.

Feldmessungen auf der regionalen Skala zeigen deutliche raum-zeitliche Hetero-

genitäten der atmosphärischen CO2-Verteilung. Diese Variabilität hat einen direkten

Einfluss auf die Spaltöffnungen (Stomata) von Pflanzen, welche die Transpiration

als einen regulierenden Faktor der bodennahen Feuchteverteilung steuern. Um la-

tente und fühlbare Wärmeflüsse konsistent beschreiben zu können, werden daher

zusätzlich CO2-Flüsse in TerrSysMP eingebaut. Diese setzen sich aus der Photo-

syntheserate A als atmosphärische Senke sowie der Pflanzen- und Bodenatmung

(Rplant und Rsoil) als Quellen der atmosphärischen CO2-Konzentration zusammen

(s. Abb. 1). Damit ist das atmosphärische CO2 keine Modellkonstante mehr, sondern

trägt als prognostische Variable zur Berechnung von Vegetationsprozessen bei.

4) CO2-Transport in der Atmosphäre

Zur Simulation der atmosphärischen Prozesse wird in TerrSysMP das nicht-hydrostatische lokale Wettervorhersage-

modell COSMO des Deutschen Wetterdienstes (DWD) verwendet. Mit diesem Modell werden mesoskalige

Wettervorhersagen mit einer Auflösung von 1 km in einem Gebiet von 150 x 150 km erstellt. Die Randwerte werden

durch ein Modell-Nesting von TerrSysMP mit 2,8 km Auflösung über Mittel- und Westeuropa bereitgestellt.

Abb. 1: CO2-Flüsse zwischen Erdoberfläche und bodennaher Atmosphäre

Für den atmosphärischen Transport von CO2 wurde ein passiver

Tracer in die Transportroutinen eingebaut:

Bilanz-

gleichung

2) Kopplung von CO2-Prozessen

5) Bodenatmung

Zur Simulation der Bodenatmung Rsoil, bestehend aus heterotropher Respiration durch Mikroorganismen im

Boden und autotropher Respiration durch die Wurzeln von Pflanzen, wird das Modellsystem RothC-SOILCO2

(Herbst et al., 2008) mit dem CLM gekoppelt. “SOILCO2” berechnet den Transport von CO2 im Boden. Das

Carbon-Turnover Modell “RothC” simuliert die (heterotrophe) Erzeugung von CO2 über Abbauraten (γS) der

verschiedenen Carbon-Pools, welche als Quellterm (S) in die Transportgleichung von SOILCO2 eingehen.

3) Vegetations-Prozesse

6) Zusammenfassung und Ausblick

Die Kopplung der Photosyntheserate A und der Pflanzenatmung Rplant mit dem COSMO-Modell verursacht eine

Abnahme des simulierten bodennahen atmosphärischen CO2. Durch Turbulenz wird ein Tagesgang der vertikalen

CO2-Verteilung innerhalb der atmosphärischen Grenzschicht erzeugt und mit zusätzlicher Advektion mit dem

Windfeld kann man die durch Messungen belegte Heterogenität des atmosphärischen CO2 mit TerrSysMP

simulieren. Verglichen mit einer konstanten CO2-Konzentration hat diese CO2-Reduktion im Modell eine

Abnahme der Photosyntheserate zur Folge, worauf die Pflanzen mit stärkerer Öffnung der Stomata (Abnahme von

rst) reagieren, was als direkte Konsequenz zu einer Zunahme der Transpiration führt.

Ausblick:

• Analyse des Einflusses der Bodenatmung Rsoil auf die atmosphärische CO2-Variabilität

• Sensitivitätsstudien mit TerrSysMP für verschiedene Wettersituationen und zu unterschiedlichen Jahreszeiten

zur Analyse der atmosphärischen Variabilität von CO2 und deren Einfluss auf Pflanzenprozesse

• Untersuchung des Einflusses modifizierter Wärme- und Feuchteflüsse auf den atmosphärischen Feuchtehaushalt

in der Grenzschicht und die dadurch bedingten Wettererscheinungen

• Validierung der Modellergebnisse mit Messung eines CO2-Vertikalprofils an einem 120 m hohen Messmast und

mit horizontal verteilten EC-Stationen über unterschiedlicher Landnutzung

Fazit: Simulation der atmosphärischen CO2-Variabilität, verursacht durch CO2-

Flüsse am Boden, ist eine wichtige Größe – auch für die Wettervorhersage!

Literatur: Baldauf, M. et al. (2011). “Operational convective-scale numerical weather prediction with the COSMO model: Description and sensitivities”. In: Mon. Wea. Rev., 139, pp. 3887-3905

Collatz, G.J. et al. (1991). “Physiological and environmental regulation of stomatal conductance, photosynthesis and transpiration: a model that includes a laminar boundary layer”.

In: Agric. For. Meteorol. 54, pp. 107 –136.

Herbst et al. (2008). “Multiyear heterotrophic soil respiration: Evaluation of a coupled CO2 transport and carbon turnover model”. In: Ecological Modelling 214, pp. 271 - 283

Weihermueller et al. (2013). “Simple pedotransfer functions to initialize reactive carbon pools of the RothC model”. In: European Journal of Soil Science

Shrestha P. et al. (2013). „Development of a Scale-Consistent Soil-Vegetation-Atmosphere Modeling System Using COSMO, Community Land Model and ParFlow“ (submitted)

Danksagung: Die Autoren danken dem Deutschen Wetterdienst für die Bereitstellung des COSMO-Modells und die Analysedaten zum Antreiben des Modells. Wir danken für die

finanzielle Unterstützung durch den SFB/TR32 “Patterns in Soil-Vegetation-Atmosphere Systems: Monitoring, Modelling and Data Assimilation”, finanziert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG). Weitere Informationen: www.tr32.de

Abb. 4: Unterschiede bei Pflanzenprozessen zwischen Simulation mit konstantem CO2 [Referenzlauf] und prog- nostischen CO2: 08.05.2008, 9 UTC: (a) Photosyntheserate [μmol(CO2)m

-2s-1], (b) Transpiration [Wm-2]

(a) (b)

Kontrolle der Photosyntheserate A

und der Transpiration TP durch die

„stomatal resistance” rst als Maß für die

Durchlässigkeit der Blätter:

Pflanzenatmung:

Abnahme der Photosyntheserate durch niedrigere CO2-Konzentration bei

Kopplung der CO2-Flüsse, verglichen mit konstantem CO2 Abnahme von rst

(Öffnung der Stomata, um mehr CO2 aufzunehmen) Zunahme der Transpiration

Abb. 3: Transpiration und CO2-Aufnahme durch die

Stomata (Blattquerschnitt)

ei* Sättigungsdampfdruck von Wasser innerhalb des Blattes

b minimale stomatal conductance

Vcmax maximale Rate der Carboxylation

Kopplung der CO2-Flüsse:

Atmosphärischer Luftdruck Patm(lat,lon,t)

Wasserdampfdruck an Blattoberfläche es (lat,lon,t)

CO2-Partialdruck an Blattoberfläche cs (lat,lon,t)

prognostisch

(atmosph. Forcing-Variablen)

• Initialisierung der atmosphärischen

CO2-Verteilung im COSMO-Modell

• Externer Koppler OASIS für Down-

scaling aller auszutauschenden Variablen

und Flüsse auf feineres Gitter des

Community Land Models (CLM)

• CLM empfängt Partialdruck von CO2

und berechnet damit die CO2-Flüsse

(s. Abb. 2)

• Senden des Netto-CO2-Flusses an OASIS

• Upscaling auf COSMO-Gitter

• Update der atmosphärischen CO2-

Konzentration durch Netto-CO2-Fluss

• Berechnung des atmosphärischen

Transports von CO2 durch COSMO

• Wiederholung bei jedem Kopplungs-

zeitschritt

• Kopplungsfrequenz kann über OASIS

variiert werden

Abb. 2: Kopplung von CO2-Prozessen zwischen

CLM und COSMO mit OASIS-Koppler

Nach der Kopplung mit CLM wird der Tracer (CO2) aktiv (Einfluss

des variablen CO2 auf andere prognostische Variablen in COSMO).

Die räumlichen Strukturen in Abb. 5 resultieren aus unterschiedlichen Photosyntheseraten A verschiedener Pflanzen-

typen und Advektion dieser räumlichen Gradienten mit dem Windfeld. Turbulenz sorgt nach Sonnenaufgang für den

Vertikaltransport der niedrigeren bodennahen CO2-Verteilung (A als CO2-Senke) in der Grenzschicht (s. Abb. 6+7).

Fallbeispiel: 08.05.2008

- Hochdruckwetterlage, wolkenloser Himmel über West-

deutschland

- Initialisierung mit 390 ppmv in allen COSMO-Schichten

- Referenzlauf: ungekoppelt konstantes CO2

- Gekoppelter Lauf: Kopplung von A und Rplant mit COSMO

CO2 als prognostische Variable

Abb. 5: CO2-Konzentration [ppmv] in der untersten

COSMO-Modellschicht: 08.05.2008, 9 UTC

(Kreuz: Position des Vertikalprofils, gestri-

chelte Linie: Position des Vertikalschnitts)

Abb. 6: Vertikalschnitt der CO2-Verteilung

[ppmv] in der Grenzschicht:

08.05.2008, 10 UTC

Abb. 7: Vertikalprofile der CO2-Verteilung

[g kg-1] (zeitlicher Verlauf):

08.05.2008, 06 – 12 UTC

lokalzeitliche Tendenz Advektion Quellen/Senken subgitterskalige Prozesse

TOC [t/ha]

HUM [t/ha]

IOM [t/ha]

RPM [t/ha]

BIO [t/ha]

γS

RothC SOILCO2 ①

② ③ ④

γP Qcw

Jda

Jdw Jca

Jcw

Rsoil

① Bestimmung pflanzentypischer TOC-Gehalte (total organic carbon) aus Messungen des Lanuv

② Aufspaltung von TOC in C-Pools (humified organic matter [HUM], resistant plant material [RPM], micro-

bial biomass [BIO], inert organic matter [IOM]) mit Pedotransferfunktionen (Weihermüller et al., 2013)

③ Berechnung der heterotrophen Respirationsrate γS aus charakteristischen Abbauraten der C-Pools mit RothC

④ Bestimmung der Bodenatmung Rsoil mit SOILCO2 über die CO2-Transportgleichung (*) im Boden,

bestehend aus den diffusiven (d) und konvektiven (c) Transporten (J) von CO2 (cT) in der Gasphase (a) und

in Wasser (w) sowie der CO2-Quelle S und der Senke von CO2 über Wasseraufnahme von Wurzeln (Qcw)

(*)