Interactie met het oppervlak in weermodellen

Predictability: Does the flap of a butterfly’s wings in Brazil set off a tornado in Texas?
–
E. Lorenz

De eerste weersvoorspelling op een computer gebeurde in 1950 op de ENIAC computer in de Verenigde Staten. Deze computer woog 30 ton en had bijna 24u nodig om een zeer eenvoudige weersvoorspelling van 24u te maken. De periode waarvoor de computer de voorspelling maakte, was dus bijna voorbij op het moment dat de computer klaar was met de voorspelling, niet zeer efficiënt. Het was echter de eerste stap naar het maken van numerieke weersvoorspellingen. Doorheen de tijd werden veel ontdekkingen gedaan die de elektronica kleiner en krachtiger maakten en bijgevolg gebeurden de weersvoorspellingen ook steeds sneller. Ter vergelijking: de rekenkracht van de ENIAC computer past vandaag op een chip van enkele vierkante millimeters en een huidige weersvoorspelling van 24u duurt slechts enkele minuten.

Met de steeds sterker wordende computers werden de weermodellen ook steeds complexer. Er werden steeds meer weerfenomenen opgenomen in de modellen en die maakten de voorspellingen steeds accurater. De resolutie van de weersvoorspellingen verbeterde ook met de komst van sterkere supercomputers. Vandaag kunnen weermodellen allerlei processen simuleren op uiteenlopende schalen, gaande van grootschalige luchtbewegingen ten gevolge van de rotatie van de aarde tot zeer lokale wolkenvorming. Ook processen die plaatsvinden in of aan het oppervlak worden tegenwoordig meegenomen in de simulaties. Denk bijvoorbeeld aan zonnestralen die de grond en vervolgens de lucht opwarmen, of aan een hitte-onweer dat de temperatuur plots een paar graden kan doen zakken. Moderne weermodellen gebruiken een afzonderlijk model voor de weersvoorspelling in de lucht of aan het oppervlak. Die modellen staan uiteraard wel in contact met elkaar.

SURFEX

SURFEX is het model dat door verschillende Europese landen gebruikt wordt om de processen aan het oppervlak te simuleren. Het berekent hoe de temperatuur en de hoeveelheid water in en op het oppervlak veranderen ten gevolge van die processen. Onderstaande figuur is een schematische weergave van de werking van SURFEX. SURFEX verdeelt het oppervlak in verschillende types bodemgebruik. Deze types zijn natuur, steden, meren, en oceanen. Vervolgens maakt SURFEX de voorspelling voor elke type apart en combineert het daarna de resultaten tot een geheel.

Overzicht van de werking van SURFEX en diens
 koppeling met het atmosferisch model.

De processen die SURFEX berekent boven meren of oceanen zijn relatief eenvoudig. Enkel voor de windsnelheid boven het wateroppervlak werkt SURFEX met het model van Charnock. Dit model beschrijft de wisselwerking tussen de wind en het wateroppervlak. De wind zorgt ervoor dat er golven ontstaan en vervolgens beïnvloeden die golven het windprofiel. Voor steden en de natuur gebruikt SURFEX afzonderlijke modules, dit zijn respectievelijk TEB en ISBA. In de figuur hieronder zien we een meer complex stedelijk landschap. Ernaast staat ook de opsplitsing in een stedelijk gedeelte en een deel natuur weergegeven, dit zijn de delen waarvoor TEB en ISBA gebruikt worden.

Weergave van de onderverdeling van een landschap
in een stedelijk gedeelte en een deel natuur.

TEB

TEB staat voor Town Energy Balance en berekent de processen die plaatsvinden in de interactie tussen een stad en de atmosfeer. TEB vertrekt van een vereenvoudigde geometrie voor de stad. Het veronderstelt een 2D stedelijke canyon zoals ook te zien is in de figuur hierboven. Een stad wordt zo voorgesteld aan de hand van 3 types oppervlakken; daken, muren, en straten. De stedelijke canyon bestaat uit een straat die omgeven is door gebouwen met een vaste hoogte. TEB berekent vervolgens de energie- en wateruitwisseling voor de drie verschillende oppervlakken. Ook bijvoorbeeld warmte uitgestoten door de mens of vocht uitgestoten door industrie kan in het model meegenomen worden. TEB houdt rekening met de belangrijkste processen in de interactie tussen een stad en de atmosfeer:

  1. Straling en warmte worden ingevangen in straten tussen hoge gebouwen. Dit wil zeggen dat warmtestraling die wordt uitgezonden door straten of muren niet noodzakelijk ontsnapt naar de atmosfeer maar ook terug kan opgevangen worden op een muur of de straat. Als gevolg hiervan warmt de lucht in de stad meer op dan in de natuur en ontstaat het fenomeen van het stedelijk hitte-eiland. Dat kan ervoor zorgen dat het in de stad tot wel 10° C warmer is dan op het platteland net buiten de stad.
  2. Warmte-overdracht op daken, in muren of op de weg is verschillend aangezien deze uit verschillende materialen bestaan.
  3. In straten kan turbulentie optreden door gebouwen aan weerszijden van de weg.
  4. Water wordt opgevangen op daken en op straten en kan daar opnieuw verdampen.

 

In een echte stad hebben veel straten een andere oriëntatie, hiermee houdt TEB echter geen rekening. Het model werkt met één enkele oriëntatie als gemiddelde voor de gehele stad. Op dezelfde manier werkt het met een enkele muurhoogte, daktype en straattype.

ISBA

Voor de component natuur maakt SURFEX gebruik van het ISBA model (Interaction Sol-Biosphère-Atmosphère). ISBA berekent de energie- en waterbalans voor processen die op of in de bodem plaatsvinden. Hiervoor verdeelt ISBA het oppervlak in de componenten grond, vegetatie, en sneeuw. We kunnen in grote lijnen vier processen onderscheiden die plaatsvinden in of aan het natuuroppervlak:

  1. Straling vanuit de atmosfeer bereikt het oppervlak en wordt daar weerkaatst, geabsorbeerd, of onder de vorm van warmte terug afgegeven aan de atmosfeer.
  2. De geabsorbeerde straling warmt de bodem op.
  3. Neerslag vanuit de atmosfeer wordt opgevangen door planten of bereikt rechtstreeks het oppervlak, daar verdampt het water terug, stroomt het weg, of dringt het de bodem in.
  4. Water dat de bodem indringt, sijpelt door naar diepere lagen of wordt opgenomen door planten via hun wortels.

 

De mate waarin de verschillende processen optreden, wordt bepaald door verschillende parameters die het oppervlak definiëren. Zo bepaalt de hoeveelheid vegetatie bijvoorbeeld hoeveel zonnestraling de grond bereikt, en houdt het regen vast op zijn bladeren. De hoogte van die vegetatie beïnvloedt dan weer de wind, zo is er typisch een sterkere wind in open velden dan in het midden van een bos. De samenstelling van de bodem bepaalt dan weer hoe gemakkelijk regenwater er kan infiltreren, maar ook hoe goed de bodem dat water vervolgens vasthoudt. Na een stevige regenbui is de kans bijvoorbeeld veel groter dat er plassen ontstaan op een lemige bodem dan op een zandbodem omdat het water veel sneller infiltreert in de zandbodem. Die leembodem houdt het water daarentegen wel veel beter vast wat het een bodem maakt die veel geschikter is voor planten. Zo zijn er wel nog een aantal parameters die de grootte van de verschillende processen in de natuur definiëren.

Mijn thesis

Binnen mijn thesis maak ik gebruik van de weersvoorspellingen voor januari en juli 2019. Ik onderzoek hierbij in hoeverre de weersvoorspelling verandert als de oppervlakteparameters licht gewijzigd worden. Als tweede stap maak ik de vergelijking tussen deze gewijzigde weersvoorspellingen en observaties van temperatuur, relatieve luchtvochtigheid en windsnelheid. Zo bekom ik voor elke combinatie van de oppervlakteparameters die ik getest heb een maat die weergeeft hoe goed het weermodel presteert. Dit gebruik ik dan finaal om met behulp van neurale netwerken de waarden van de oppervlakteparameters zo te kalibreren dat de weersvoorspelling zo dicht mogelijk bij de observaties komt.

Lars Heylen

Student Master of Science in de Fysica & Sterrenkunde

Promotor: prof. dr. Piet Termonia

Co-promotoren: Daan Degrauwe en dr. Steven Caluwaerts

Kalibratie van oppervlakte- en bodemeigenschappen voor numerieke weersvoorspellingen

Bronnen: