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2015-10-28Dissertation DOI: 10.18452/17342
On the evaluation of regional climate model simulations over South America
dc.contributor.authorLange, Stefan
dc.date.accessioned2017-06-18T14:25:34Z
dc.date.available2017-06-18T14:25:34Z
dc.date.created2015-10-30
dc.date.issued2015-10-28
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/17994
dc.description.abstractDiese Dissertation beschäftigt sich mit regionaler Klimamodellierung über Südamerika, der Analyse von Modellsensitivitäten bezüglich Wolkenparametrisierungen und der Entwicklung neuer Methoden zur Modellevaluierung mithilfe von Klimanetzwerken. Im ersten Teil untersuchen wir Simulationen mit dem COnsortium for Small scale MOdeling model in CLimate Mode (COSMO-CLM) und stellen die erste umfassende Evaluierung dieses dynamischen regionalen Klimamodells über Südamerika vor. Dabei untersuchen wir insbesondere die Abhängigkeit simulierter tropischer Niederschläge von Parametrisierungen subgitterskaliger cumuliformer und stratiformer Wolken und finden starke Sensitivitäten bezüglich beider Wolkenparametrisierungen über Land. Durch einen simultanen Austausch der entsprechenden Schemata gelingt uns eine beträchtliche Reduzierung von Fehlern in klimatologischen Niederschlags- und Strahlungsmitteln, die das COSMO-CLM über tropischen Regionen für lange Zeit charakterisierten. Im zweiten Teil führen wir neue Metriken für die Evaluierung von Klimamodellen bezüglich räumlicher Kovariabilitäten ein. Im Kern bestehen diese Metriken aus Unähnlichkeitsmaßen für den Vergleich von simulierten mit beobachteten Klimanetzwerken. Wir entwickeln lokale und globale Unähnlichkeitsmaße zum Zwecke der Darstellung lokaler Unähnlichkeiten in Form von Fehlerkarten sowie der Rangordnung von Modellen durch Zusammenfassung lokaler zu globalen Unähnlichkeiten. Die neuen Maße werden dann für eine vergleichende Evaluierung regionaler Klimasimulationen mit COSMO-CLM und dem Statistical Analogue Resampling Scheme über Südamerika verwendet. Dabei vergleichen wir die sich ergebenden Modellrangfolgen mit solchen basierend auf mittleren quadratischen Abweichungen klimatologischer Mittelwerte und Varianzen und untersuchen die Abhängigkeit dieser Rangfolgen von der betrachteten Jahreszeit, Variable, dem verwendeten Referenzdatensatz und Klimanetzwerktyp.ger
dc.description.abstractThis dissertation is about regional climate modeling over South America, the analysis of model sensitivities to cloud parameterizations, and the development of novel model evaluation techniques based on climate networks. In the first part we examine simulations with the COnsortium for Small scale MOdeling weather prediction model in CLimate Mode (COSMO-CLM) and provide the first thorough evaluation of this dynamical regional climate model over South America. We focus our analysis on the sensitivity of simulated tropical precipitation to the parameterizations of subgrid-scale cumuliform and stratiform clouds. It is shown that COSMO-CLM is strongly sensitive to both cloud parameterizations over tropical land. Using nondefault cumulus and stratus parameterization schemes we are able to considerably reduce long-standing precipitation and radiation biases that have plagued COSMO-CLM across tropical domains. In the second part we introduce new performance metrics for climate model evaluation with respect to spatial covariabilities. In essence, these metrics consist of dissimilarity measures for climate networks constructed from simulations and observations. We develop both local and global dissimilarity measures to facilitate the depiction of local dissimilarities in the form of bias maps as well as the aggregation of those local to global dissimilarities for the purposes of climate model intercomparison and ranking. The new measures are then applied for a comparative evaluation of regional climate simulations with COSMO-CLM and the STatistical Analogue Resampling Scheme (STARS) over South America. We compare model rankings obtained with our new performance metrics to those obtained with conventional root-mean-square errors of climatological mean values and variances, and analyze how these rankings depend on season, variable, reference data set, and climate network type.eng
dc.language.isoeng
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
dc.rightsNamensnennung - Keine kommerzielle Nutzung
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/de/
dc.subjectNiederschlagger
dc.subjectRegionale Klimamodellierungger
dc.subjectModellevaluierungger
dc.subjectModellvergleichger
dc.subjectCOSMO-CLMger
dc.subjectSTARSger
dc.subjectSüdamerikanisches Klimager
dc.subjectPhysikalische Parametrisierungenger
dc.subjectWolkenger
dc.subjectKonvektionger
dc.subjectStrahlungger
dc.subjectKomplexe Netzwerkeger
dc.subjectKlimanetzwerkger
dc.subjectNetzwerkvergleichger
dc.subjectHamming-Abstandger
dc.subjectKnotenähnlichkeitger
dc.subjectRegendipolger
dc.subjectRegional Climate Modelingeng
dc.subjectModel Evaluationeng
dc.subjectModel Intercomparisoneng
dc.subjectCOSMO-CLMeng
dc.subjectSTARSeng
dc.subjectSouth American Climateeng
dc.subjectPhysical Parameterizationseng
dc.subjectCloudseng
dc.subjectConvectioneng
dc.subjectPrecipitationeng
dc.subjectRadiationeng
dc.subjectComplex Networkseng
dc.subjectClimate Networkeng
dc.subjectNetwork Comparisoneng
dc.subjectHamming Distanceeng
dc.subjectVertex Similarityeng
dc.subjectRainfall Dipoleeng
dc.subject.ddc530 Physik
dc.titleOn the evaluation of regional climate model simulations over South America
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-100233175
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/17342
dc.identifier.alephidBV042964446
dc.date.accepted2015-10-13
dc.contributor.refereeKurths, Jürgen
dc.contributor.refereeLucarini, Valerio
dc.contributor.refereeChou, Sin Chan
dc.subject.dnb29 Physik, Astronomie
local.edoc.pages133
local.edoc.type-nameDissertation
bua.departmentMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät

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