Validierung der Snow Subgrid-Parameterisierung im Rapid Update Cycle Landoberflächenmodell (RUC LSM) mit einer einzelnen Säule

Zusammenfassung Die Subgrid-Variabilität von Schnee ist wichtig für das Studium der Wechselwirkungen zwischen Oberfläche und Atmosphäre, da sie die gitterbasierten Prozesse beeinflusst. Diese dynamische Variabilität wird jedoch derzeit in den meisten Landoberflächenmodellen (LSMs) nicht gut repräsentiert. Ein stochastisches Schneemodell unter Verwendung der Fokker-Planck-Gleichung (FPE) wurde speziell zur Darstellung der Subgrid-Variabilität von Schnee entwickelt. In dieser Studie wurde das FPE-Schneemodell in das Rapid Update Cycle (RUC) LSM integriert, das die unteren Randbedingungen für die operationellen Wettervorhersagesysteme NOAA Rapid Refresh und High-Resolution Rapid Refresh bereitstellt. Dieses gekoppelte Landoberflächenmodell mit Subgrid-Schneeverfahren wird als RUC-Stochastischer Schnee (SS) LSM bezeichnet. Die Leistung des RUC-SS LSM und des RUC LSM wird detailliert in ersten Offline-Tests mit einer einzelnen Säule über zwei 13-km x 13-km-Gitterzellen analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass das RUC-SS LSM eine viel bessere Fähigkeit zur Schätzung des Schneedeckungsanteils hat als das RUC LSM, insbesondere im späten Teil der Schneeschmelze. Die simulierte Dauer der teilweise schneebedeckten Periode in der Schneeschmelzphase wird von einigen Tagen beim RUC LSM auf etwa einen Monat beim RUC-SS LSM verlängert, wodurch die Vorhersage der Komponenten des Energiehaushalts der Oberfläche verbessert wird. Beispielsweise nehmen der latente und der fühlbare Wärmefluss sowie die Hauttemperatur im RUC-SS LSM während des Übergangs von voller Bedeckung zu schneefreien Bedingungen allmählich zu. Im Gegensatz dazu erfolgt dieser Übergang im RUC LSM zu schnell, und die Komponenten des Energiehaushalts ändern sich zu abrupt. Die Ergebnisse des RUC-SS zeigen seine Fähigkeit, die Subgrid-Variabilität der Schneedecke zu berücksichtigen und verdeutlichen, dass die Berücksichtigung der Subgrid-Variabilität von Schnee in LSMs wichtig für die Simulation der Wechselwirkungen zwischen Oberfläche und Atmosphäre ist.