[논문 리뷰] Role of modified cloud microphysics parameterization in coupled climate model for studying ISM rainfall: small-scale cloud model and climate model work better together

Moumita Bhowmik, Anupam Hazra외 5명|arXiv (Cornell University)|2023. 03. 02.

Climate variability and modelsEnvironmental Science인용 수 3

한 줄 요약

이 연구는 CFSv2 연성 기후 모델의 구름 미생물학적 피아라미터라이제이션에 물리적으로 기반한 수정을 제안하며, 라그랑주 입자별 소규모 구름 모델에서 유도된 확산 성장률과 상대 분산을 활용하여 자동변환과 수증기 성장을 향상시킨다. 수정된 방법은 인도 여름 monsoon(ISM) 강수의 확률밀도함수(PDF)에 대한 편향을 크게 감소시켜 습도, 액체수분 함량 및 지구외장파복사(OLR)의 시뮬레이션을 향상시키며, 더 현실적인 깊은 대류와 개선된 monsoon 강수 표현을 이끈다.

ABSTRACT

An unresolved problem of present generation coupled climate models is the realistic distribution of rainfall over Indian monsoon region, which is also related to the persistent dry bias over Indian land mass. Therefore, quantitative prediction of the intensity of rainfall events has remained a challenge for the state-of-the-art global coupled models. Guided by the observation, it is hypothesized that insufficient growth of cloud droplets and processes responsible for the cloud to rain water conversion are key components to distinguish between shallow to convective clouds. The new diffusional growth rates and relative dispersion based autoconversion from the Eulerian-Lagrangian particleby-particle based small-scale model provide a pathway to revisit the parameterizations in climate models for monsoon clouds. The realistic information of cloud drop size distribution is incorporated in the microphysical parameterization scheme of climate model. Two sensitivity simulations are conducted using coupled forecast system (CFSv2) model. When our physically based small-scale derived modified parameterization is used, a coupled climate model simulates the probability distribution (PDF) of rainfall and accompanying specific humidity, liquid water content, and outgoing long-wave radiation (OLR) with increasing accuracy. The improved simulation of rainfall PDF appears to have been aided by much improved simulation of OLR and resulted better simulation of the ISM rainfall.

연구 동기 및 목표

• 글로벌 연성 기후 모델에서 지속적인 건조 편향과 ISM 강수의 정확하지 않은 PDF를 해결하기 위해.
• 특히 자동변환과 확산 성장과 같은 향상된 미생물학적 과정이 강수 및 구름 성질의 편향을 줄이는 방식을 조사하기 위해.
• 소규모 구름 모델에서 유도된 물리적 기반 피아라미터라이제이션의 효과가 대규모 기후 모델 성능을 향상시키는지 평가하기 위해.
• CFSv2에서 경미한 강우의 과대평가와 중간/강우의 과소평가 문제를 줄이기 위해.
• 향상된 미생물학적 과정, 구름 응결물, 복사(OLR) 간의 피드백이 ISM 동역학을 시뮬레이션하는 데 미치는 영향을 탐구하기 위해.

제안 방법

• 확산 성장률과 구름 방울의 상대 분산을 계산하기 위해 라그랑주 입자별 수치 모델을 사용하여 미생물학적 피아라미터라이제이션을 지원한다.
• 수운스키스트 유형과 리우-다움 유형의 공식을 기반으로 한 수정된 자동변환 피아라미터라이제이션을 유도하며, 분산에 의존하는 비율을 포함한다.
• 이러한 물리적으로 유도된 계수는 CFSv2 연성 기후 모델의 미생물학적 피아라미터라이제이션 체계에 통합되어 표준 피아라미터라이제이션 대체한다.
• 두 가지 민감도 시뮬레이션을 실시한다: 제어(CTL) 및 수정(MOD) 버전이며, MOD는 새로운 미생물학적 계수를 통합한다.
• 모델은 강수 PDF, 습도, 액체수분 함량(LWC), 지구외장파복사(OLR)의 변화를 평가한다.
• 결과는 GPCP 관측자료와 인도 HACPL 현장 비산도계 데이터를 기반으로 검증되며, 방울 크기 분포(RDSD)와 일일 주기의 정확도에 중점을 둔다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 소규모 구름 모델에서 유도된 물리적 기반의 미생물학적 피아라미터라이제이션은 글로벌 연성 기후 모델에서 ISM 강수의 PDF 시뮬레이션을 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 수정된 확산 성장률과 분산 기반 자동변환은 경미한 강우 및 강우 이벤트의 표현에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 향상된 미생물학적 과정이 CFSv2 모델에서 OLR, 습도, 구름 응결물의 편향을 어느 정도 감소시키는가?
• RQ4 구름 미생물학적 과정이 대류-복사 피드백과 ISM 강수의 일일 주기 조절에 어떤 역할을 하는가?
• RQ5 라그랑주 입자 기반의 미생물학적 과정 통합은 단순 대류와 깊은 대류의 구름 유형 표현을 얼마나 현실적으로 향상시키는가?

주요 결과

• 수정된 피아라미터라이제이션은 ISM 강수의 확률밀도함수(PDF)를 크게 향상시켜 경미한 강우의 과대평가와 중간/강우의 과소평가를 감소시켰다.
• MOD 시뮬레이션은 습도와 액체수분 함량(LWC)에서 관측치와 더 나은 일치를 보이며, 열역학적 및 미생물학적 표현의 향상을 시사한다.
• MOD 실험에서는 지구외장파복사(OLR)가 더 현실적으로 시뮬레이션되었으며, 이는 구름 복사 효과와 대류 활동의 개선된 표현을 나타낸다.
• MOD 모델는 제어 모델 대비 더 많은 깊은 대류 구름과 더 적은 얕은 구름을 생성하여 관측된 monsoon 동역학과 더 잘 일치한다.
• 분산 기반 리우-다움 자동변환과 향상된 확산 성장 계수의 사용은 모델 편향을 줄인 더 정확한 구름 방울 크기 분포(DSD)를 도출한다.
• 이 연구는 소규모 구름 모델 물리학을 대규모 기후 모델에 통합함으로써 강수, 습도, LWC 등 여러 변수에 걸쳐 일반적인 PDF 편향을 감소시킨다는 것을 입증한다.