Modeling orographic gravity waves from source to termination to improve parameterization schemes in climate models

ger: Die Dynamik der mittleren Atmosphäre, und damit auch lang-zeitliche Klimaprojektionen, sind stark durch Schwerewellen (SW) beeinflusst. Aufgrund der geringen Auflösung heutiger Klimamodelle sowie der kleinen Skalen der SW, werden sie in der Regel jedoch parametrisiert. Diese Parametrisierung vernachlässigen die horizontale Ausbreitung der SW und somit auch den damit einhergehenden horizontalen Impulstransport. Studien nennen dies als einen wichtigen Grund für die stark variable Atmosphärendynamik und Modelldefizite in der Südhemisphäre. In dieser Dissertation werden Möglichkeiten untersucht den horizontalen Impulstransport durch orographisch erzeugte SW (Gebirgswellen, GW) anzunähern, ohne sie explizit im Klimamodell auflösen zu müssen. Zu diesem Zweck wurde ein Gebirgswellenmodell (GWM) entwickelt, das die GW-Quellen zuverlässig aus der Topographie bestimmt. Die Ausbreitung der GW in der Atmosphäre wird mithilfe eines Raytracers berechnet und in verschiedenen atmosphärischen Situationen analysiert um ein statistisches Impulstransportmuster zu bestimmen. Eine Validierung des GWM durch Vergleiche der GW-induzierten Temperaturen und Impulsflüssen zu externen Modellen und Beobachtungen zeigt gute Übereinstimmungen und somit die Zuverlässigkeit des GWM. Ein Impulstransportmuster, das die horizontale Ausbreitung beschreibt, wird über die Pfade der GW für alle Quellen statistisch ermittelt. Dieses Muster wird anschließend genutzt um die simulierte volle 3D-Ausbreitung des Raytracers durch eine Schrittweise vertikale Ausbreitung anzunähern. Dazu wird der Impuls auf einer einzigen Höhe gemäß dem bestimmten Impulstransportmuster umverteilt. Eine erste Abschätzung zeigt, dass ein Großteil der horizontalen GW-Ausbreitung durch diese einmalige Umverteilung beschrieben werden kann. Der gezeigte Ansatz bietet somit eine Möglichkeit die horizontale GW-Ausb++

ger: reitung auch in Klimamodellen zu vergleichsweise geringen Rechenkosten anzunähern und somit die Vor hersagen zu verbessern.

eng: Gravity waves (GWs) strongly affect the middle-atmosphere dynamics and, therefore, influence long-term climate projections. Due to the coarse resolution of today's climate models and the short horizontal scales of GWs, they are not resolved directly but parameterized. Crucially, these parameterizations neglect the horizontal propagation of GWs and the connected transport of momentum (GW momentum flux, GWMF). Studies attribute high model variability and model biases in the southern hemisphere to this lack of horizontal propagation of GWs within climate models. This thesis investigates possible approximations of the horizontal GMWF transport of orographic GWs (mountain waves, MWs) without explicitly resolving individual MWs. To this aim, a mountain wave model (MWM) is developed that allows for a reliable estimation of mountain wave sources. The propagation of the detected MWs through the atmosphere is modeled using a ray tracer and analyzed for differing wind conditions to find a corresponding, statistically stable GWMF transport pattern. The MWM is validated by comparing MWM-simulated temperature perturbations and global GWMF distributions to external model data and observations. The comparisons show good agreement and inspire confidence in the underlying MWM. A GWMF transport pattern can be estimated statistically by considering the ray-tracing paths of all MWs. Subsequently, the 3D propagating simulation of the ray tracer is approximated by stepwise columnar propagation in combination with the estimated transport pattern. For this, the MWs are assumed to propagate only vertically in combination with a one-time redistribution at a single altitude level. A brief performance estimation shows very good approximation quality; hence, the approximation of the horizontal MW propagation by a single-time redistribution is a worthwhile approach for improving MW parameterizat++

eng: ion schemes within climate models at comparatively low performance costs and complexity.