Statistische Mechanik des Wetters und des Klimas: Instabilitaeten, Vorhersagbarkeit und Antwort - MERCI

Description: Das Klima ist ein angetriebenes, dissipatives Nichtgleichgewichtssystem, wobei unsere Fähigkeiten die beteiligten Prozesse zu verstehen und simulieren begrenzt sind. Meteorologie und Klimaforschung verfügen noch nicht über eine Theorie zur Beschreibung von Instabilitäten, Gleichgewichtsrelaxation, Vorhersagbarkeit, Variabilität, und der Antwort auf Störungen. Trotz großer Fortschritte stoßen Klima- und Wettervorhersagemodelle nach wie vor auf Barrieren aufgrund der komplexen Randbedingungen und der Multiskaleneffekte. Diese Effekte erfordern die Parametrisierung der nicht aufgelösten Prozesse mit der Folge großer systematischer Fehler. Wir nutzen drei erfolgreiche Ansätze aus der statistischen Mechanik und der Theorie dynamischer Systeme: Covariante Lyapunov Vektoren (CLV), instabile periodische Orbits (UPO) und die Response-Theorie (RT). Dies wird uns erlauben, relevante Probleme der geophysikalischen Strömungsdynamik (GFD) im turbulenten Bereich anzugehen. Wir werden diese Ideen auf komplexere numerische Modelle als frühere Studien ausdehnen.1) Instabilitäten: Wir werden Instabilitäten in turbulenten geophysikalischen Strömungen durch CLVs beschreiben. Im Gegensatz zu klassischen Lyapunov-Vektoren bieten CLVs eine kovariante Aufspaltung der Strömung und physikalisch interpretierbare Muster und erlauben damit eine neue Interpretation von Instabilitäten. Dies wird es uns ermöglichen, eine Verbindung zwischen der Energetik und der dynamischen Eigenschaften herzustellen und damit die mesoskopischen mit den makroskopischen Eigenschaften der Strömung zu verknüpfen.2) Vorhersagbarkeit: Wir werden CLVs und UPOs nutzen, um die Vorhersagbarkeit zu analysieren und Zustände hoher und niedriger Vorhersagbarkeit besser zu verstehen. Wir werden untersuchen auf welche Weise Schwankungen der Lyapunov Exponenten (LE) mit bestimmten Eigenschaften der entsprechenden CLVs zusammenhängen. Wir werden den sogenannten Return-of-Skill in Vorhersagen von Strömungen in einen Zusammenhang mit vorübergehenden Abweichungen in der Summe der positive LEs der Strömung bringen und damit die in der Wettervorhersage beobachteten Schwankungen der Vorhersagbarkeit erklären. Wir werden die Hypothese prüfen inwieweit UPOs die niederfrequente atmosphärische Variabilität erklären können.3) Antworttheorie: Auf der Basis der RT werden wir berechnen wie eine Strömung auf Störungen reagiert, indem nur die Gleichgewichtseigenschaften verwendet werden. Wir werden aus kleinen Ensembles von gestörten Simulationen den Responseoperator empirisch für Klimamodelle ableiten. Dies wird uns eine neue Methode zur Projektion auf verschiedene räumliche und zeitliche Skalen liefern. Wir werden die Antwort von baroklinen Strömungen auf Störungen (z.B. Erwärmung und CO2-Konzentration) analysieren. Wir werden die CLVs nutzen, um die Responseoperatoren in die stabilen, instabilen und neutralen Richtungen zu zerlegen und die Hypothese prüfen inwieweit UPOs mit Resonanzen verbunden sind.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: CO2-Konzentration ? Klimatologie ? Meteorologie ? Klimavariabilität ? Prognose ? Prognosedaten ? Atmosphärische Wissenschaften ? Hochrechnung ? Klimamodell ? Langzeituntersuchung ? Mathematisches Modell ? Prognosemodell ? Simulation ? Strömungsmodell ? Studie ? Wettervorhersage ? Wirkung ? Klimaforschung ? Atmosphäre ? Dissipation ? Klima ? Wetter ? Physikalischer Vorgang ? Atmosphärischer Prozess ? Klimasystem ? Atmosphärendynamik ? Temperaturerhöhung ? Theorie ? Turbulenz ? Wissenschaftstheorie ?

Region: Hamburg

Bounding boxes: 9.81368° .. 9.81368° x 54.12596° .. 54.12596°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Deutsche Forschungsgemeinschaft (Finanzielle Förderung)
• Umweltbundesamt (Bereitstellung)
• Universität Hamburg, Fachbereich Erdsystemwissenschaften, Meteorologisches Institut (Projektverantwortung)
• Universität Hamburg, Fachbereich Geowissenschaften, Institut für Geologie (Mitwirkung)

Time ranges: 2015-01-01 - 2025-07-31

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Statistical MEchanics of WeatheR and Climate: Instabilities, Predictability, and Response - MERCI
  Description: The climate is a non-equilibrium, forced and dissipative system, and our ability to understand its processes and simulate its dynamics is still limited. Meteorology and climate science still lack a theory accounting for instabilities, re-equilibration processes, predictability, variability, and response to perturbations. Despite great advances, climate and weather models still face barriers due to complex boundary conditions and multi-scale effects. These effects require the parameterization of unresolved physical processes in weather and climate models and lead to large biases. We take advantage of three powerful ideas coming from statistical mechanics and dynamical system's theory: Covariant Lyapunov Vectors (CLV), Unstable Periodic Orbits (UPO) and Response Theory (RT). This will allow us to address relevant geophysical fluid dynamics (GFD) problems in a turbulent regime. We will apply these ideas to more complex numerical models than previous studies. 1) Instabilities: For the first time we will characterize instabilities in turbulent geophysical flows by CLVs. In contrast to classical Lyapunov vectors, CLVs offer a covariant splitting of the tangent space of the flow and physically interpretable patterns describing the dynamics of infinitesimal perturbations, thus allowing for a new interpretation of instabilities in turbulent geophysical flows. This will allow us to develop a framework providing the link between the energetics of geophysical flows with their dynamical properties, thus linking mesoscopic and macroscopic properties of the flow. 2) Predictability: We will use CLVs and UPOs to characterize predictability and to better understand high and low predictable states. We will analyze how fluctuations of the Lyapunov Exponents (LE) correlate with specific features of the corresponding CLVs. We will relate the return-of-skill in predictions of geophysical flows in terms of temporary large negative deviations of the sum of the positive LEs of the flow, thus explaining the changes of predictability observed in weather prediction. We will test the hypothesis whether UPOs can explain atmospheric low-frequency variability in terms of prolonged residence times and transitions between different UPOs. 3) Response: We will develop a framework using RT for computing how a geophysical fluid system responds to perturbations by using only the properties of the unperturbed dynamics. We will derive empirically from a few selected ensembles of perturbed runs the response operators for simplified as well as state-of-the-art climate models. This will provide us with a new way of performing projections on different spatial and temporal scales. We will study the response of baroclinic flows to perturbations (e.g. heating and CO2 concentration). We will exploit the CLVs to decompose the response operator into the stable, unstable, and neutral directions and test the hypothesis of whether UPOs are associated with resonances of the response. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1073894

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